Rに関する主成分分析とSappoRo.Rのはなし - 次元の海で溺れる
あと30分で月曜日がやってきてしまう。。 現実逃避がてら久々に最近ためになったSlideshareのはなし。 主成分分析 Rによる主成分分析 入門 from Hiro47 話の内容が、というより何よりも スライドの作り方が非常に勉強になりました。 Rだったり機械学習だったり統計だったり そこらへんのスライドは、たとえ 「データの可視化」の有用性をうたっていても 微妙に見栄えが悪かったり、 もちろんこのくらいはわかるよね･･･？ ってな具合の高尚な書かれ方をされていたり、 はたまた あんまりにもやさしく書いて頂いていて 理論的根拠や数式や、実装イメージの無いものであったり 人に伝えるのって大変だよなあ。。って思わせてくることが多いんですが、 これは見せ方も理論的背景も実際の分析イメージもつきやすくて わくわくしました。 主成分分析の話をすると、 次元をうまいこと圧縮したにも関わらず 他の分析
主成分分析の定式化
となる．ここに との共分散， 要素にもつ分散共分散行列である．式(8.1)のは，次元空間の中で原点OからあるOZ方向に軸をとることを意味するが，そのとき座標のスケールを 軸と同じにとることにすれば，係数 はそれぞれ直線OZの方向余弦(OZと 軸となす角を とすると， )になり，
文系のための「主成分分析の仕組み」（１）
主成分分析は、我々、文系研究者が最も良く利用する手法の一つである。 その一方で、誤用や誤解釈が多く、間違った使い方も多い。 そこで、本ブログでは、主成分分析の仕組みについて整理を行う。 そもそも、主成分分析とは何なのか？データを扱いながら考えてみる。 今回のデータも Google Spreadsheet に置いてあるので、 最初にRCurl ライブラリを読み込む。 library(RCurl) データの詳細は、散布図行列の話にあるので、そちらを参照する。 ライブラリを無事に読み込めたら、次は、以下のコマンドを実行する。 # Google Spreadsheet からデータをダウンロードする data <- getURL("https://docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AtOtIs5BjRVhdHo0c0pjb29OTU9aV3BmQUFJUWJQ
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R を用いた主成分分析
