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] *
今日は主座標分析(Principal Coordinate Analysis; PCoA)の紹介を簡単にしたいと思います。 主座標分析は古典的多次元尺度構成法(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)とも呼ばれる統計解析手法です。 この解析手法を使用する主な目的は、高次元のデータを2次元や3次元に落として視覚化したいという時に使います。 以前紹介した主成分分析と同じような感じですね。*1 主成分分析との違いを簡単に言うと、主成分分析はユークリッド距離をなるべく保ちながら低次元に落とす方法ですが、主座標分析はユークリッド距離だけでなく、他の距離や類似度*2が使えるという点にあります。 例えば、ユークリッド距離の代わりに相関係数を使えば、相関の高いもの同士が近い配置になるようなプロットを作ることが可能です。 データを用意する さっそくやってみたいのです
対物レンズを取っ払った形になりますが,他の集光用のレンズ系はありますので. あ,元論文はこれです. http://www.nature.com/ncomms/journal/v3/n3/full/ncomms1733.html [nature.com] オープンアクセスなので誰でも閲覧可. 原理としては,X線回折の仲間になります. 通常のX線回折では,物体に入射したX線(今回の場合は電子線)が各所で散乱されたり位相変調を受けたりします.そしてその散乱波が重ね合って干渉パターンを作るわけですが,これは物体のフーリエ変換に相当します.フーリエ変換はもう一度繰り返せば元の関数に戻りますから,この干渉パターンをそのまま逆フーリエ変換出来れば原理的には元の物体の形状が再生出来るわけですが,ここで検出器の限界が問題になります.つまり,干渉波の強度(振幅)は記録出来るのですが,位相が記録出来ないのです.
趣味でtwitterのリストからタイムラインを取ってきて、形態素解析して、場所を表す単語を取ってきて、それの緯度経度を表示するものをrubyで作りました。 例えば @tomo3141592653の僕(平田朋義)が 「東京駅に着きました」と発言したら、それを拾ってきて次のように出力します。 「東京 駅: {"lat"=>35.689506, "lng"=>139.691701} 平田朋義@tomo3141592653 東京駅に着きました。」 解説はソースコード内のコメントで。 # -*- encoding: utf-8 -*- require "MeCab" require "twitter" require "open-uri" require "uri" list =Twitter.list_timeline("tomo3141592653", "Suidobashi",:per_pag
大阪府立和泉高校の卒業式で、国歌斉唱の際、教職員が本当に歌っているかどうかを、校長が口の動きで確認していたことがわかった。 口が動いていなかった教員のうち、1人が歌わなかったと認め、府教委が処分を検討している。国歌起立条例を提案した地域政党・大阪維新の会代表、橋下徹・大阪市長は「服務規律を徹底するマネジメントの一例」と絶賛。しかし、その徹底ぶりに反発もある。 同条例の成立を受け、府教委は府立学校全教職員に、起立斉唱を求める職務命令を出していた。和泉高の中原徹校長によると、今月2日の卒業式では、教頭らが教職員約60人の国歌斉唱時の口の動きをチェック。その結果、3人の口が動いていないとして、個別に校長室に呼び、1人が「起立だけでいいと思った」と不斉唱を認めたという。
κねこせん @necocen OS X Lion/Firefox10だと二つに見える。iOS5.1/tweetbotからだと五つに見える。 2012-03-13 00:22:10
ホームレスになった 昨日、家を引き払ってホームレスになった。 『住所不定無職』 ニュースでわるいひとたちが捕まって、報道されるときに耳にした事のある言葉。 わたしは長いこと この言葉が理解出来なかった。 「え?住所不定ってどこで生活してんの??」 「え?住民票はどうなってんの???」 「職もないのにどうやって生きてるの????」 頭に、多くの疑問符。 しかし、昨日 その全ての疑問が解けた。 なるほど、『住所不定無職』とは、こういうことを 指すんだね。 お父様、お母様、申し訳ありません。 両親は、これまで わたしに 多くの堅実なレールを敷いてくれた。 わたしの履歴書だけ見たときに、 なんとなく表面上 それなりの人とナリに思える(っぽい)のは、両親のお陰であると感謝している。 だが、その結果が、これ。 ここで何故 わたしがホームレスになったのかについて、書いておく。 わたしが生まれたのは、ちょ
東京大学 生産技術研究所の沖 大幹 教授と東京大学 総括プロジェクト機構 「水の知」(サントリー)総括寄付講座の村上 道夫 特任講師の研究チームは、 地域別・日別、飲食物グループ別の放射性物質濃度、各地域から東京への飲食物の入荷量、各飲食物の平均摂取量から、都民への飲食物由来の放射性ヨウ素および放射性セシウムの曝露量を算出した。東日本大震災に伴い、福島原子力発電所から放射性物質が放出され、飲食物由来の放射性物質の曝露に伴う健康影響が懸念されている。本研究により、東京都民への放射性物質の曝露量を飲食物の種類別に経時的に定量化することができた。その上で、出荷制限および東京都による乳児へのボトル飲料水配布といった対策による曝露量の削減効果を推定した。さらに、飲食物由来の放射性物質の摂取に伴う発がんリスク注1)の推定を行い、その他の環境汚染物質、自然由来の放射性物質の曝露に伴うリスクや事故や病気に
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