numpyでPCA(principal component analysis:主成分分析)を実装してみました。自分の理解を深めるためです。 sklearnに実装されているものと同じ結果を出すことを目標にしました。最終的には上手く行きました。 目次 概要 実装 結果 まとめ 概要 主成分分析のアルゴリズムの解説は他に譲ります。これは実装してみた記事です。 実装のやり方は色々あるようですが、一番基本的な(だと思う)共分散行列の固有値と固有ベクトルを求める方法で行きます。 やるべきこととしては、 データをセンタリングする(列ごとに平均を引く) 共分散行列を計算する 固有値と固有ベクトルを計算 データを固有ベクトルを使って写像する これらを実装すれば行けるはずです。というか、これで行くことにしました。 実装 書いたソースコードを以下に示します。 # coding: UTF-8 import num
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