#author("2023-10-02T11:34:54+09:00;2023-08-17T17:18:23+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") *第14回 機械学習4 [[データサイエンス/2023]]|[[受講生一覧>https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9]]|[[汎用シート>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1g-6TyzeQg3md55l9SGnqN-USBsoCNYOwSDDUOKVBJu8/edit?usp=sharing]] ~ ***CONTENTS #contents2_1 ~ ~ **次元削減 主成分分析 > __[[Statistics/PCA]]__ ~ ~ **演習14|主成分分析 ***ノートブックの新規作成 -__[[Google Colaboratory>https://colab.research.google.com]]__ でノートブックを新規作成 -Untitled0.ipynb というファイル名を変更 > PrincipalComponentAnalysis.ipynb ~ ***サンプルデータ XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX ~ ***サンプルコード JupyterNotebook形式(.ipynb)でプログラムを提供します。 -__[[PrincipalComponentAnalysis.ipynb>https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/PrincipalComponentAnalysis.ipynb]]__ ~ ***学科サイトにリンク掲載 ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以下、手順です。 -1. 自分のノートを開いた状態で、右上の「共有」をクリック -2. 共有設定を変更して、以下のように表示される状態にします。 このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できます。 -3. 「リンクをコピー」をクリックして、そのアドレスを、以下の形式で、学科サイトの「Jupyter Notebooks」の部分に掲載して下さい。 -[[主成分分析>https://colab.research.go・・=sharing]] -4. 以下のようになればOKです。 https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?JohnSmith/DataScience ~ ~ ~