データ次元削減の方法
高次元データの可視化: 高次元データを直接可視化することは難しいため、低次元に変換することで可視化しやすくなります。冗長な特徴の削除: データの中には互いに相関の高い冗長な特徴が存在する場合があります。これらの特徴を削減することで、データの表現をスリム化し、計算効率を向上させることができます。>>More
Home > 主成分分析
Pythonでの次元削減の方法
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA): 主成分分析は、データの分散を最大化するようにデータを変換し、相関の高い特徴を抽出する手法です。>>More