AI〜データコンサル会社アイアナのブログ。統計学、Rを使ったデータ分析、Pythonを使ったAIなどこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。調べれる範囲で理解した部分を記事にしておきます。私が学部4年のときに読んだ本で、自分にとっては一番分かり易く書かれています。見る※以下記事ですが、まだ曖昧な部分も多いです。間違いがあればご指摘して下されば幸いです。Aを次のように分解する。A=UDVDは対角成分以外がゼロの行列で、対角成分を特異値と呼ぶ。Aを次のように分解する。A=PΛPΛの対角成分を固有値、Pのベクトル成分を固有ベクトルと呼ぶ。データを標準化せずに主成分分析prcomp(USArrests)どれも同じ結果になる(固有値分解は正方行列しか扱えない)。主成分分析はデータの共分散行列を特異値分解したものということが分かる。次に示すように、標準化したデータの主成分分析は、相関行列の特異値分解である(標準化したデータの特異値分解とも一致する)。TRUE)主成分分析は固有値分解ないしは特異値分解である。仮定して次元縮小x1=a11f1+a12f2+...+e1x2=a21f1+a22f2+...+e2f:共通因子、e:特殊因子(誤差)標準化した行列の共分散行列Sを次のように分解するS=AA’+εAは行列Xに共通因子fがあると仮定した場合の係数行列、εは誤差(特殊因子)の二乗を対角成分とする対角行列である数学的な問題点:分散であるeが負になる(不適解)場合がある→条件を付けて最適化。Aが一意でない→これを利用して、解釈しやすいように「回転」させる。反復法によって推定するため、アルゴリズムや初期値によってはパラメータが変化する可能性がある。回転させ方:1つの変数は1つの共通因子に対してだけ、負荷量(相関)が大きい。それぞれの共通因子の負荷量は、-1か1または0に近く、中間値をなるべくとらない。共通因子同士が独立(無相関)になるように回転させる→直交回転(ヴァリマックス法)。相関があっても良い→斜交回転(プロマックス法)。scaling)「距離」の行列に、ある変換を施して固有値分解する。ICDMで選ばれた「データマ...2011-09-17Rを使えるようになるための10のこと+αRは統計解析を行うことができる強力なツールです。I統計学の勉強会、「おしゃれStatistics」についての記事です。読者になる@iisssseeiiiiをフォローデータコンサル会社のiAnalysis合同会社(アイアナ)で代表をしている倉橋一成(くらはしいっせい)です。東京大学で医療統計学の博士号を取得して、2011年に東大病院に務めながらアイアナを設立しました。含む約50社の企業にコンサルティングを行ってきました。統計学やデータサイエンス、AIなどを駆使して経営戦略や事業戦略に活かすためのデータ分析を行っています。クライアントはNTTドコモ。2014年からデータ分析部門(情報戦略室)にコンサルティングを行い、当時数十名だったグループが2019年には200人近くの組織(デジタルマーケティング推進部)となって自走しています。サル以外にはベンチャーやアート活動をしています。こちらのサイトでベンチャーやアート活動などの近況をアップしています。ツイッターはコンサル以外の趣味のつぶやきメイン。移行時約180万PVはてなブログをはじめよう!isseing333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。