プログラミング liboctave (C ) 〜数値計算・多変量解析・パターン認識〜（立志編）
liboctave for windows MSVC or linux g++ 2008 2008年夏辺りのliboctaveの使い方についてのメモ liboctave以外には，IT++などのライブラリがあり，(これはliboctaveと異なり，そもそもAPIとして設計されたものなので)ドキュメントが豊富です．この情報もメモしておきます． 以下に2001,2002年あたりの古い情報がありましたが，あまりにも古くなってきたので使用例を除いて削除しました． Octave C++で数値計算例 固有値分解 EIG #include <iostream> #include <octave/config.h> #include <octave/Matrix.h> using namespace std; int main() { Matrix m(2, 2); m(0,0) = 3; m(0,1) =
多変量解析とは ～ ハロー！データマイニング
多変量解析とは何でしょうか？ 「多変量解析」……難解な言葉ですね。 何回聞いても難解です(^^;。 ここでは、数式を使わずに、多変量解析を説明します。 ◆例えば身長と体重のデータを考えます。 必ずしも、すべての人が当てはまるわけではありませんが、身長が高い人は体重もあり、低い人は軽いでしょう。 体重を身長で表す式が単回帰式です。身長と体重の関係式です。 これを強いて言えば、「単変量解析」です。 「単」は「１つ」の意味です。「単体」、「単独」の「単」です。 ◆データとしてさらに胸囲、手の長さ、足の長さ、胴囲などのデータがあったとします。 このようにデータ項目数が６つと多くなっています。 体重、身長、胸囲、手の長さ、足の長さ、ヒップのことを統計では、変数 と呼びます。 ここでは６変数あります。 100人のデータならデータ数（行数）は100、変数の個数（列数）は６です。100行 × 6列のデータ
Rによる多変量解析と可視化
KH Coderの本（サポートページへ） 実例 クラスター分析 ※本当に分かりやすくて、それでいて大切なことがきちんと書いてある本 クラスター分析とその応用 ※もう一歩高度な内容へ パソコン多次元尺度構成法 ※Kruskalの非計量多次元尺度法について比較的読みやすい解説あり Applied Multidimensional Scaling ※「よくある間違い」だけでも読んでおけば役立つかも。 対応分析入門 原理から応用まで ※対応分析（コレスポンデンス分析）を主にあつかう数少ない和書 Correspondence Analysis in Practice 2nd Ed. ※対応分析を詳しく知りたい方へ ネットワーク分析 ※読みやすい入門書 ネットワーク分析 第2版 ※Rを使った実践なので、KH Coderの共起ネットワークのカスタマイズにも Self-Organizing Maps 3r
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
多変量解析概論 あるいは 高次元空間をしたたかに生き抜く処世訓
〒305-8604 茨城県つくば市観音台3-1-3 独立行政法人 農業環境技術研究所 地球環境部 生態システム研究グループ 環境統計ユニット 研究リーダー あるデータ点が複数の変量から成るとき，われわれは「多変量データ」（multivariate data）と呼ばれるものに遭遇する．たとえば，統計言語Ｒのパッケージに含まれているデータファイルのひとつに，植物学者 Edgar Anderson が集めた Iris属の形態データがある（ファイル名：「iris」）．その一部を下記に示そう：
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