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。Embedding(LLE)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)LLE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。Mapping(Isomap)と考え方は同じで、距離の近いサンプルは見える化・可視化したあとも(2次元平面上でも)近くなるようにしよう、というものです。そのための方法が違います。Isomapではサンプルごとに最も近いN個のサンプル間の距離の関係が2次元平面上でも同じになるようにしていましたが、LLEではサンプルごとに最も近いN個のサンプルの線形結合で表現できると仮定し、その線形結合の重みが2次元平面上でも同じになるようにします。これによって、サンプルごとに局所的な関係が成り立つように可視化できるわけです。LLEの最初のLはLocallyのLであり、”局所的に”という意味です。LLEの二つ目のLはLinearのLで線形という意味ですが、LLEは非線形の可視化手法です。LLEではサンプルごとに最も近いN個のサンプルの”線形”結合で表現できると仮定することから、”Linear”となっています。LLEは以下の手順で行います。Nの値を決める最初は5とか10とかがよいです。必要に応じて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。LLEを実行する二次元のマップ上でサンプルの位置関係を確認する思うように見える化・可視化されなかったら、Nを変えるとよいです。ここまでお読みいただきありがとうございます。上のLLE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Nを変更することで、色々なNでLLE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。