Python: scikit-learn で主成分分析 (PCA) してみる - CUBE SUGAR CONTAINER主成分分析 (PCA) は、主にデータ分析や統計の世界で使われる道具の一つ。 データセットに含まれる次元が多いと、データ分析をするにせよ機械学習をするにせよ分かりにくさが増える。 そんなとき、主成分分析を使えば取り扱う必要のある次元を圧縮 (削減) できる。 ただし、ここでいう圧縮というのは非可逆なもので、いくらか失われる情報は出てくる。 今回は、そんな主成分分析を Python の scikit-learn というライブラリを使って試してみることにした。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.4 BuildVersion: 16E195 $ python --version Python 3.6.1 下準備 あらかじめ、今回使う Python のパッケージを pip でインストールしておく。
