募集中いろいろな大学などでの研究をわかりやすく紹介したり、研究生活のこと・データ解析のことなど書いたり。FA)の実用的かつ実践的な方法こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。実行するためのプログラムについてはこちらをご覧ください。(データ分析相談所)FAを実行できるプログラムを簡単に入手できます!それぞれのURLからお求めください!noteでもSPIKEでも言語が同じであれば同じものです。FA)は、データセットの次元を削減したり、データセットの中に潜む共通の因子を抽出したりするための手法です。次元を2まで減らすと可視化・見える化できることになります。...FAは以下の手順で行います。共通因子の数を決めるこの数が2のときはデータセットを可視化できることになります。オートスケーリングを行うオートスケーリングとは各変数から平均値を引いて平均を0にし、各変数を標準偏差で割って標準偏差を1にする操作です。特別な理由がない限りは行うようにしましょう。確認する(可視化の場合)共通因子間のプロットを確認するここまでお読みいただきありがとうございます。上のFAのプログラムもご活用ください。プログラムは上の順序で実行するようになっていますので、1.の共通因子の数を変更することで、色々なFAが可能になります。https://note.mu/univproftwitter:https://twitter.com/univprofblog1ぜひフォローをお願い致します。募集中!こちらへお願いします!ご案内。まとめオススメ記事セレクション。人工知能との未来における人の役割~現役のデータサイエンティストのメッセージ~集中する時間を確保するために大学教授が行っている8つのことtwitterでも発信中。データマイニングブログを勉強しながら役立つ情報を発信しています!フォローしていただけると嬉しいです。