データ分析や機械学習の実務において、高次元データの視覚化や、クラスタリングの前処理として「次元削減」は欠かせない技術です。その代表例として PCA（主成分分析） と t-SNE が挙げられます。 非線形な関係を捉える t-SNE も強力ですが、実務の現場で ...
これまで4回にわたって主成分分析（PCA）を学んできました。 第1回：なぜ次元を減らすのか 第2回：共分散行列と固有値分解 第3回：寄与率とスクリープロット 第4回：scikit-learnでの実装 共分散行列の固有値分解によって「データが最も広がる方向」を見つけ ...
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