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データサイエンスの基本：Sklearnで主成分分析

主成分分析(Principal component analysis PCA)は最小の一つのデータ次元減少のアルゴリズムです。発見者の KARL PEARSONが1901年、パソコン時代の前に発表した論文でこの手法を発表し、現在それは一般的なデータサイエンスの手法になりました（Pearson 1901）。そして ...
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[Python]医療費データを160次元から2次元に圧縮してみた：PCA, MDS, t-SNE ...

こんにちは、機械学習勉強中のあおじるです。 前回の記事では、医療費データ（160次元）を主成分分析（PCA）してみました。今回は、他の次元削減（次元圧縮）の手法を使って、160次元を2次元に圧縮してみました。 言語はPython、環境はGoogle Colaboratoryを使用 ...
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Breast-Cancer-Classification-using-PCA-and-K-Nearest-Neighbors-KNN-With-Jupyter-Notebook

This Jupyter Notebook demonstrates how to perform breast cancer classification using Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction and K-Nearest Neighbors (KNN) for classification.
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ThomaxMerlin/Breast-Cancer-Classification-using-PCA-and-K-Nearest-Neighbors-KNN-With ...

This Jupyter Notebook demonstrates how to perform breast cancer classification using Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction and K-Nearest Neighbors (KNN) for classification.
IEEE

Python Based Face Recognition for Person Identification Using PCA and 2DPCA Techniques

Abstract: In this paper we proposed a face recognition techniques based on Principal component analysis and two Dimension Principal Component Analysis using python. Many researcher’s use Matlab ...