研究ホワイトボックス（31） ハイパー・ゼロ：「主成分分析」FAQ（補遺編）〜ふれねる「スクリープロット」の崖＜がい＞ tht - 2017/12/19

Multiple 特異ベクトル 柳井 文字面 Scholar 座標軸 Regression 意味空間

> このようなときに，単に数値だけで見当をつけるよりは図1のような「スクリープロット」を描くとよい．因子の大きさが急に変化するところがあれば，その前までの個数を因子数の推定値とするのである．。そういう意味では、「スクリープロット」で見れば必ず第2主成分まででいいんだとしか結論されないようにも思えてこないでしょうか＆本当でしょうか。

研究ホワイトボックス（30） ハイパー・ゼロ：「主成分分析」FAQ tht - 2017/12/19

自乗 類似点 手中 質的変数 柳井 粉体 文字面 上長

各主成分の間には（分散の）対数的な大小関係がある（※縦軸を対数軸にしたスクリープロットで直線的になる）ので、主成分得点を使って（距離が大きいペアから分けていく）階層的クラスタリングして、それで何が見えるんです？ …なんだかなぁ。

「決定木」を1度忘れて再び「ランダムフォレスト」に至る（談） tht - 2017/11/19

住宅供給公社 自乗 類似点 明日葉 ロジスティック回帰 粒径 アンニュイ 生物多様性

> Screeとは崖下に岩屑が堆積する様子を意味するのだが、スクリープロットの形がしばしばスクリーに似ているので、この名前が比喩として使われている。> スクリープロットは下図のように第1固有値から（つまり大きい）順に、折線グラフを描くだけである。

「自由研究とその周辺」かく読まれず（談） tht - 2018/8/16

表示回数 ケテスタ 風力発電 オオタカ 高濃度 血小板 デーツ 放射

|1140|スクリープロット|0|1|0.00|70.00|。

研究ホワイトボックス（29） 多変量データの全域を考察するには〜駅弁の商品構成を例に（後編） tht - 2017/12/3

規準 Ward Trees 商品ラインナップ ケテスタ 季節弁当 自己相関 Regression

> 因子分析のスクリープロットと同様のグラフを書いて軸の数を決めますが、スクリープロットの場合と異なる点は、急激に落ち込んだ次の軸までを採用することにあります。