rd-7. 次元削減,主成分分析
内容
- スライド 1 rd-7. 次元削減,主成分分析
- スライド 2 アウトライン
- スライド 3 7-1 主成分分析と次元削減
- スライド 4 データの次元
- スライド 5 データの次元
- スライド 6 次元削減
- スライド 7 次元削減の効果
- スライド 8 次元削減の手法①
- スライド 9 次元削減の手法②
- スライド 10 主成分分析と主軸
- スライド 11 主成分分析と主軸
- スライド 12 主成分分析
- スライド 13 主成分分析の例
- スライド 14 主成分分析の例
- スライド 15 7-2 Rシステムでの主成分分析の実行
- スライド 16 パッケージの設定
- スライド 17 合成データからランダムに100個選び,主成分分析を実施
- スライド 18 合成データからランダムに100個選びデータを作る
- スライド 19 7-3 ロバストな主成分分析
- スライド 20 主成分分析
- スライド 21 外れ値の検出:データが正規分布に従っていると仮定し,「平均から何倍の標準偏差以上...
- スライド 22 外れ値を含むデータの合成の例
- スライド 23 主成分分析は外れ値に弱い
- スライド 24 主成分分析は外れ値に弱い
- スライド 25 ロバストな主成分分析
- スライド 26 主成分分析のバリエーション①ロバスト主成分分析(robust PCA )
- スライド 27 主成分分析のバリエーション②Principal Component Pursuit
- スライド 28 robust PCA の実行結果例
- スライド 29 pcaPP パッケージを用いて robust PCA
- スライド 30 全体まとめ
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