Pythonでの主成分分析（Principal Component Analysis）の実装と応用方法
データの準備: PCAを適用する前に、分析したいデータを準備します。データは通常、NumPyの配列やPandasのデータフレームとして表現されます。データの標準化: PCAは、データの平均を0にし、分散を1にすることが推奨されます。これにより、各次元のスケールの違いが考慮されます。データを標準化するために、scikit-learnのStandardScalerクラスを使用します。>>More
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主成分分析(PCA)の基礎と応用:コード例と解説
主成分分析の基礎的な手順は以下の通りです:データの正規化: 主成分分析では、データの平均を0にし、分散を1に正規化する必要があります。これにより、異なるスケールの変数が主成分に与える影響を均一化します。>>More