Statistics/PCA をテンプレートにして作成

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*主成分分析 PCA｜Principal Component Analysis ~ ***概要（教師なし｜次元削減） 主成分分析とは多変量解析手法のひとつで、多数の説明変数を... 例えば、数学、物理、化学、生物、地理、歴史、国語、英語と... 主成分分析は、より分散の大きな指標に注目します。分散が大... 参考イメージ：[[GoogleImage:主成分分析]] ~ ***用語解説 -標準化 データの標準化とは、データの相対的な位置関係を比較しやす... 　ちなみに、データの最大値と最小値を制限する変換を正規化... -固有値 固有値とは各主成分が含んでいる情報の大きさを示す指標です... -寄与率 寄与率とは主成分だけで元データをどの程度説明できるかを表... -累積寄与率 第2、第3と続く主成分の各寄与率を足した数値です。一般に累... -主成分負荷量 元データの各変数に与えられる係数です。この数値が大きいほ... -主成分得点 各主成分を軸とした場合の各変数の得点を意味します。主成分... ~ ***プログラム例 以下に、主成分分析 のサンプルを掲載しています。 -https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Pr... -使用しているライブラリ --numpy：数値計算 --pandas：データ解析 --matplotlib：グラフ描画 --''sklearn''：主成分分析(PCA) -使用しているデータ：IRIS（sklearnに付属） --Sepal Length（がく片長 cm） --Sepal Width（がく片幅 cm） --Petal Length（花びら長 cm） --Petal Width（花びら幅 cm） --Species：setosa, versicolor, virginica ~ ~

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*主成分分析 PCA｜Principal Component Analysis ~ ***概要（教師なし｜次元削減） 主成分分析とは多変量解析手法のひとつで、多数の説明変数を... 例えば、数学、物理、化学、生物、地理、歴史、国語、英語と... 主成分分析は、より分散の大きな指標に注目します。分散が大... 参考イメージ：[[GoogleImage:主成分分析]] ~ ***用語解説 -標準化 データの標準化とは、データの相対的な位置関係を比較しやす... 　ちなみに、データの最大値と最小値を制限する変換を正規化... -固有値 固有値とは各主成分が含んでいる情報の大きさを示す指標です... -寄与率 寄与率とは主成分だけで元データをどの程度説明できるかを表... -累積寄与率 第2、第3と続く主成分の各寄与率を足した数値です。一般に累... -主成分負荷量 元データの各変数に与えられる係数です。この数値が大きいほ... -主成分得点 各主成分を軸とした場合の各変数の得点を意味します。主成分... ~ ***プログラム例 以下に、主成分分析 のサンプルを掲載しています。 -https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Pr... -使用しているライブラリ --numpy：数値計算 --pandas：データ解析 --matplotlib：グラフ描画 --''sklearn''：主成分分析(PCA) -使用しているデータ：IRIS（sklearnに付属） --Sepal Length（がく片長 cm） --Sepal Width（がく片幅 cm） --Petal Length（花びら長 cm） --Petal Width（花びら幅 cm） --Species：setosa, versicolor, virginica ~ ~

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