二乗値を計算する点に注意してください。二乗値は、その縮小空間におけるマハラノビス距離に対応します。スクリプトを開く主成分によって説明される変化の比率を求めます。主成分空間におけるデータ表現を表示します。標本データセットを読み込みます。(wheel-base、length、width、height、curb-weight、engine-size、bore、stroke、compression-ratio、horsepower、peak-rpm、city-mpg、highway-mpg)。これら変数の主成分によって説明される変化の比率を求めます。つの主成分の空間におけるデータ表現を可視化します。番目の主成分軸に沿っていることがわかります。番目の軸として可能なすべての選択肢の中で、可能な最大の分散です。番目の軸として可能な残りのすべての選択肢の中で最大です。番目に大きい変動性があります。説明しないので、調べる価値はありません。二乗値を求めない場合は次のように指定します。データセットがある場合に便利です。使用して学習データセットを前処理してから、モデルに学習をさせることができます。データセットに適用する必要があります。コードを生成する方法も示します。データセットに適用できます。その後、コードをデバイスに展開します。このワークフローでは学習データを渡さなければなりませんが、サイズが非常に大きい可能性があります。デバイスのメモリを節約するため、学習と予測を分離することができます。新しいデータに適用します。