PCA analysis with python - CGIBOYがサービスやめるからってそれくらいであきらめたりはしない。
PCA 解析と呼ばれる，あるデータの中から表現しやすい基底ベクトルを探す方法．だと思う． http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/~s1s5/pukiwiki/index.php?programming%2Fpython%2Fscipy を参考にとりあえずやってみた． #!/usr/bin/python import random import numpy from numpy import array from numpy import linalg def PCA(X): x_mean = array( map( sum, X.T) ) / len( X ) X_ = X - x_mean X_t = numpy.dot( X_.T, X_ ) / len(X) lam, vec = linalg.eig( X_t ) ans = zip( lam, v
PCA Module
Contents Introduction Download Documentation Installation Usage Testing Updates 1. Introduction Implementation of a PCA module in python using numpy, scipy and python extensions (here, in C). The module carries out Principal Component Analysis (PCA) using either Singular Value Decomposition (SVD) or the NIPALS algorithm. I chose to implement the NIPALS algorithm in C, because it is supposed to be
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