これまで4回にわたって主成分分析（PCA）を学んできました。 第1回：なぜ次元を減らすのか 第2回：共分散行列と固有値分解 第3回：寄与率とスクリープロット 第4回：scikit-learnでの実装 共分散行列の固有値分解によって「データが最も広がる方向」を見つけ ...

こんにちは、機械学習勉強中のあおじるです。 前回の記事では、医療費データ（160次元）を主成分分析（PCA）してみました。今回は、他の次元削減（次元圧縮）の手法を使って、160次元を2次元に圧縮してみました。 言語はPython、環境はGoogle Colaboratoryを使用 ...