scikit-learnのPCAとFastICAの使い方でちょっと個人的にハマったので、やり方をメモしておきます。 Scikit-learnはPythonベースの機械学習ライブラリです。 http://scikit-learn.org/stable/ 今回このうちMatrix Factorizationに関する機能を使用し、主成分分析(PCA)と独立成分分析(ICA)を試してみました。 まずPCAの場合、以下のようなコードでかけます。 import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA #データのロード(D次元 x データ数N) data = np.load("data.npy") #主成分の数=24 decomposer = PCA(n_components=24) #主成分分析の実施 decomposer.fit(data.