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主成分分析と対応分析に関するrelattoriのブックマーク (1)

  • Visual Mining Studio 6.0 技術資料

    多変量解析 多変量解析とは、多数の変数で表現されているデータから情報を要約する為の統計手法である。多変量解析には様々な手法が存在するが、Visual Mining Studioには、対応分析、主成分分析、Kernel主成分分析、主成分得点判定が実装されている。これらの分析は、情報損失をなるべく少なくするような少数の合成変数で、全体としてのデータの構造や情報を表現する手法である。Feature Selectionでは変数を選択することで次元を下げる事を行ったが、これらの手法は変数を合成することで情報を圧縮する手法である。 これらの分析は、データを少数の変数で表現することが出来るので、それを可視化することでデータの構造を把握することが可能である。また、データを少数の変数で表現できるので、その後の分類分析やクラスター分析等を効率よく行うことが可能である。 以下にVisual Mining

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