研究ホワイトボックス（32） 「単元」と「難易度」を示した「総合的な教材」をつくるには tht - 2018/4/30

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> （１）相関行列の固有値分解　＝＝＞　主成分分析（因子分析）。> ある成分が「第1」だの「第7」だのと決めつける（＝決めつけた結果、「PCA」では「主成分」と呼ぶ）のは、固有値（分散）の大きい順に並べ替えて初めて決まる決めつけです。

Re:[3656] 「富士山の使い方」 ／ ほか tht - 2018/6/30

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多変量解析（または因子分析）により、相関性がある国勢調査などデータの多変数変換を通じて、ベクトル固有値を相関行列処理することで独立因数や主成分への変換が可能になる。

いわゆる「よん・さん・とお」等につきまして（仮） tht - 2019/2/1

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> MDSより1次元（1変量）多い（※）という意味で、第1主成分、第2主成分、第3主成分の3変量（3次元）を使った「rpart」（による回帰木のプロット）も見てみましょう。

【自由研究】ふわコレ（6） tht - 2018/4/30

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|主成分回帰（PCR）|V1〜V5から得られる&br;PC1〜PC5|→|V6|サーモンのグリル&br;ほうれん草・ズッキーニ添え|。|主成分回帰（PCR）|V1〜V5から得られる&br;PC1〜PC5|→|V7|白身魚のグリル&br;トマト・にんじん添え|。

【A9・Exp.】「乗客のアルゴリズム」一計 tht - 2019/6/9

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> 固有ベクトル中心性というのは、ノード数が8なら8×8の、225なら225×225の隣接行列を入力とする主成分分析そのもので、第1主成分の主成分得点（※各ノードごとに値が出てくる）をそのまま中心性指標として使うという、きわめて荒っぽい方法ではございます。

【正宗の名刀で速射砲と立合をするような奇観を呈出】発生学から出立するディープラーニング（仮）【社会調査工房オンラインあり】 tht - 2018/9/13

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★「ディープラーニング」＝「主成分回帰（PCR）」×「ループのある決定木」。> ディープラーニングが実現していることを冷静にみてみると、これは統計における主成分分析とほぼ同様のことである。「主成分回帰（PCR）」で求めた回帰モデルを使って画像の判別もできれば生成もできるのだという、そこだけおっしゃればよろしい。

【自由研究】ふわコレ（7） tht - 2018/6/10

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> 「主成分分析」で「主成分」と「測定された変数」の間に引く線は「向き」のわからない「相関」ですよね。6変数で第6主成分まであるとき、「主成分」どうしはすべてのペア（＝15）において相関が0ということですよね（相関が0だということを明示する線を15本ほど描くんですよね＆各主成分と6変数の間には計36本の線を引くんですよね）。

【お知らせ】ストリートビューの表示を休止します tht - 2018/5/31

Content 信義則 商品ラインナップ 無制限 季節弁当 卵焼 逆回 エラーログ

> KY軒の「商品ラインナップ」でいう第7主成分（※「第7主成分は、▼どこにでもあるふつうの「弁当C」「弁当D」と、▼KY軒の力作（≒準新作）「季節弁当A」「弁当B」を両端に置いた軸になっているとわかります。