元データ分析の会社で働いていた人の四方山話スマートフォン用の表示で見る元データ分析の会社で働いていた人の四方山話この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。2008-12-04いろいろ考えてみた研究Isomapがうまく次元削減できることは結果から明らかなのだけれど、学部時代に線形代数や最適化の授業をサボってきた僕にとっては「何故」うまくいくか理解できなかったので、先生の助けなども借りながら考えてみた。Isomap自体はこちらで見たらよく分かります。WikipediaがIsomapの基本的なアイデアになっている。要は、似たものは近く、似てないものは遠くに配置しようという考え方である。非類似度(似てない具合の尺度)を現在分かっている情報から抽出しようとする。encyclopediaが、要はベクトル毎に平均を求め、それを各要素から減じた値を返すという役割を担う。これがCenteringの由来なんでしょうね。は行毎のCenteringを行う。この操作の意味は、最適経路の行列を列毎、行毎にCenteringしたものを乗算することに相当。頂点同士の最適経路を要素に持つ行列のため、行方向、列方向のCentering結果は同じになる。(のようなもの)が結果として得られる。これの固有値・固有ベクトルを求めることで、高次元空間上で分散の大きな軸から順に見つかっていく、みたいな感じでしょうかね。ま、何か違う気がしなくもない感じですが、今のところはこんな感じだと思っております。Entriesはてなブログをはじめよう!rindai87さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。