非エンジニアにもわかるR言語で何ができるか？【データマイニング】 その２ | Sanow Labs blog（サノウラボブログ）
GMOアドパートナーズ(株)がソーシャルメディア・Web広告戦略を提供するラボサイト!Web広告のトレンドや、SEO/SEM、ソーシャルメディアの最新手法の紹介から、ニュース、インタビュー記事等を掲載していきます。実績を通じて得た経験や専門的且つ、実践的なテクニックを活かして、他社の先を行く実効性のあるマーケティング戦略論を提供します。はじめに 「風が吹けば桶屋が儲かる」 この言葉の意味をご存知でしょうか。何故、風が吹くと桶屋が儲かるのでしょう。 大風で土埃が立つ →土埃が目に入って盲人が増える →盲人は三味線を買う →三味線に使う猫皮が必要になり、猫が殺される →猫が減れば鼠が増える →鼠は桶をかじる →桶の需要が増え桶屋が儲かる ある事象の発生により、一見すると全く関係がないと思われる物事に影響が及ぶという日本古くから伝わることわざです。また、現代でも連関規則の有名な例とし
主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
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