主成分分析で標準偏差で割るべき？に対する議論 - Qiita
TL;DR 主成分分析で標準化（標準偏差で割る）するのが必ずしもいいとは限らない それどころか標準偏差で割ることの悪影響もある 標準化すべきかどうかは、どこで主成分分析を使うか（可視化として使うのか、パイプラインとして使うのか）によっても異なるからそこをちゃんと考えましょう 主成分分析にも標準偏差で割る例と割らない例がある 「主成分分析をする際には標準化（正規化）をしましょう」と言われることはよくありますが、実はよく探すと割っている例と割っていない例があります。どちらで説明しているかは学者の間でも意見が分かれているようです。主成分分析を実行する前の変数変換を、 ケース1：平均だけ引く $X-\mu$ ケース2：平均で引いて標準偏差で割る $\frac{X-\mu}{\sigma}$ とする2通りです。大学が出している資料を見てみましょう。ケース1はオタゴ大学が出しているPDF 12ページ目
4歳娘「パパ、具体的な名前をつけないで？」 - Qiita
↓新作もよろしくやで！ ジェネリクスをもう少しだけ使いこなす。 コロナウィルス対策でリモートワークしてみたらReduxやVuexのメリットが分かった 36歳ザコーダーの休日 ワイ「何やこのコード、全然動かへんやん」 ワイ「怖いな～怖いな～…なんか嫌だなあ～」 よめ太郎「（何で自分が書いたコード見て稲川淳二みたいに怯えとんねん・・・）」 よめ太郎「（そんな鳥肌立つようなクソコード書いてんのかいな・・・）」 娘（4歳）「ねぇ、パパ」 ワイ「なんや、娘ちゃん」 娘「ちょっと、作ってほしい関数があるの」 ワイ「またかいな」 ワイ「娘ちゃんはホンマに関数が大好きやなぁ」 ワイ「しゃあない、パパはプログラミング苦手やけど、頑張って作ったるわ」 娘「ありがとう、パパ」 今回の要件 ワイ「ほんで、今回はどんな関数を作ればええんや？」 娘「えっとね」 娘「'あ'という文字列を渡したら」 娘「['あ', 'あ
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