混合ガウスモデル(GMM)でクラスタリングを行う | 機械学習と情報技術
混合ガウスモデル(GMM)でクラスタリングを行う Posted: 2022/10/28, Category: クラスタリング , 機械学習 混合ガウスモデル(Gaussian Mixture Model, GMM)は、教師なしの分類アルゴリズムであり、クラスタリングの手法の1つです。他のクラスタリングのアルゴリズムとしてk-meansがありますが、k-meansと比較して、データの分布の傾向(分散)を取り入れたのが、混合ガウスモデルだとよく言われます。 イメージとしてはこちらの画像を見ると混合ガウスモデルのイメージが湧くと思います。 混合ガウスモデルのアルゴリズムを用いることで、左側のようなデータの分布を与えたときに、右側のようにデータのクラスタリングと、そのクラスタを生成していると仮定されるガウス分布を得ることができます。右側のグラフは、ガウス分布の確率の等高線を描いており、これによって
Mastering Customer Segmentation with LLM
Let’s see a brief description of the columns of our dataset: age (numeric)job : type of job (categorical: “admin.” ,”unknown”,”unemployed”, ”management”, ”housemaid”, ”entrepreneur”, ”student”, “blue-collar”, ”self-employed”, ”retired”, ”technician”, ”services”)marital : marital status (categorical: “married”,”divorced”,”single”; note: “divorced” means divorced or widowed)education (categorical: “
Pythonによる主成分回帰（PCR）と部分的最小２乗回帰（PLS）
説明変数Xを主成分分析（PCA)を行い、その主成分で回帰モデルを構築するのが、主成分回帰（PCR）です。 主成分は、主成分の分散が最大になるように作成され、できるだけ元の説明変数Xのもっている情報量を保持しようとします。 この主成分は、目的変数Yとは無関係に主成分分析で算出されます。 回帰モデルを構築するという視点で考えると、できれば目的変数Yと相関の高い主成分であると嬉しいでしょう。 それを実現するのが、部分的最小２乗回帰（PLS）です。 主成分は、目的変数Yと主成分の共分散が最大になるように作成され、目的変数Yを考慮したものになります。 今回は、「Pythonによる主成分回帰（PCR）と部分的最小２乗回帰（PLS）」というお話しをします。 なぜ、PCRとPLSを使うといいのか 回帰モデルを構築するとき、マルチコという推定した係数がおかしくなる現象が起こることがあります。その原因の1つが
SD（セマンティック・ディファレンシャル）法
形容詞を用いて物事のイメージを数値化し、特徴や類似品との共通点、もしくは相違点を分析する方法。セマンティックとは「意味」、ディファレンシャルとは「差」という意味である。 「早い – 遅い」、「明るい – 暗い」など対となる形容詞の間に5～7段階の尺度を用いて、感じ方を測定する。心理学のひとつとして誕生し、異文化間での捉え方の違いを数値化するなど、社会科学、行動科学で活用されることが多い。
Why is the first principal component a proxy for the market portfolio, and what other proxies exist?
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
データの標準化と無相関化【はじパタ4章をPythonで実装】
025-11 - JSAI SIG-FIN 解釈性を持つマクロファクター構成手法
When do portfolios based on the firstprincipal component have short positions?
Stock Trading Strategy - DATAMIMO
Building A “Market” Portfolio With Statistical Factor Weights | The Capital Spectator
“2D Asset Allocation” using PCA (Part 2)
Using Principal Component Analysis (PCA) for data Explorer. Step by Step
Understanding Volatility Performance with PCA
Principal Component Analysis in Trading
Principal Component Analysis (PCA) from scratch in Python
Using PCA to identify correlated stocks in Python
Stock Market Analytics with PCA