マハラノビス距離を計算することで入力データのクラスを分類するプログラムをRで実装してみた。 多クラスでしかも非線形に分類できました。 方法は超単純。 クラスの重心を求めて、入力データと重心のマハラノビス距離を求めればいいだけ。 距離が最も短いクラスに分類する。 多クラスへの拡張が超簡単。しかも非線形!!! (パーセプトロンの学習規則やらWidorow-Hoffの学習規則だと線形な分離面しか描けなかった。) クラスcの重心を、共分散行列をとすると、 入力データxとクラスcのマハラノビス距離は次の式から求められる。 Rでの実装 #マハラノビス距離で入力データを分類する # x:入力データ, data:学習データ, t:学習データのクラスベクトル my.mahalanobis <- function(x,data,t){ tmax <- max(t) tmin <- min(t) if( tmi
Summary: Using PowerShell to identify RPC ports in use by capturing content from PowerShell We'd like to introduce you today to one of our newest bloggers! It's a froopingly awesome friend of ours, Joel Vickery, PFE. (did I mention Dr. Scripto is a big fan of books written by Douglas Adams?....oops!) Take it away Joel! Thanks Doc! So ...
UQコミュニケーションズのWiMAXのスピードテストし、GoogleマップAPIを使用し視覚的に通信速度を表示するWiMAXスピードマップ。あの場所は? 秋葉原 : 4.34Mbps 東京ディズニーランド : 2.4Mbps 管理人から WiMAX実測スピードマップにお越しいただきありがとうございます。このサイトは、WiMAXのスピードテストを行い、その実測値を地図上にプロットする仕組みです。管理人もGW前に手に入れ、スピード出る場所を探しに電車やバスに乗りながら速度を測っていたら何だか楽しくなってしまったので、地図にプロットしてみました。スピード計測の仕組みはシンプルなので、あくまで参考程度になさってください。モバイルインターネット環境がもっと便利にもっと簡単になることを願って。
[連載] フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第34回 同志社大学文化情報学部教授 金 明哲(Jin Mingzhe) ■中国生まれ。総合研究大学院大学数物研究科統計科 学専攻博士後期課程修了。博士(学術) 。1995年札幌 学院大学社会情報学部、助教授、教授を経て、2005年 4月より現職。E-mail:mjin@mail.doshisha.ac.jp 1. ランダムウォークと単位根 時系列データ解析は、回帰分析と同じく、 収集したデータを用いてモデルを作成し、将 来の予測やシステムの制御などを行うのが1 つの主な目的である。 ある時系列データがモデル yt = ayt −1 + et で表現でき、かつ|a =1(単位根)である場 | 合、ランダムウォークであると言う。ランダ ムウォークである時系列データは非定常であ る。時系列データを分析する際には、まずデ ータがラン
統計分析、多変量解析、データマイニング、その応用例を調べるにあたって参考となるページを紹介します。基礎知識の補完にご活用ください。
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