主成分分析には共分散行列を用いる方法、相関行列を使う方法がある。 sklearnのPCAを見ると、これに対応するオプションは存在しない。 sklearn.decomposition.PCA — scikit-learn 0.20.1 documentation ずっと不思議に思っていたが、ググってたらこんなものを見つけた。 Enhance: PCA options for using Correlation or covariance matrix · Issue #2689 · scikit-learn/scikit-learn · GitHub 要約：特徴量をスケーリングしてPCAすれば相関行列でやったのと同じことになるよ。PipelineでStandardScalerと組み合わせてね。おわり。 本当か確認する 確認してみる。 >>> import numpy as np >>> fr
最終更新：2017年7月20日 主成分分析は、多種類のデータを要約するための強力なツールです。 この記事では、主成分分析の考え方・計算の方法、そしてR言語を用いた実装方法について説明します。 まずは、主成分分析とは何者で、計算結果をどのように解釈したらよいのかを学んでください。 そのうえで、ggplot2を使った美麗なグラフの作り方についても合わせて覚えていただければと思います。 コードはまとめてこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 主成分分析の考え方 主成分分析とは何をするものか 主成分分析ができると何が嬉しいか 主成分分析の結果はどのように解釈すればよいか 寄与率 主成分得点 Rによる主成分分析 主成分の計算方法 アヤメデータの分析例 1．主成分分析の考え方 主成分分析とは何をするものか 主成分分析とは何をするものでしょうか。 一言でいうと、下の図のように「散布図にそれっ
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