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。

研究ホワイトボックス（46） 複雑なデータと「対話」するには〜郵便番号データを例に（主成分分析編） tht - 2021/5/13

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> まったくエレガントとは言えませんが、「ご当地ベクトル！」だけの主成分分析を先に行なって第1主成分の主成分得点を使うという方法でもよいのではありませんか。なんとなく、そういう主成分分析をしたとして、その第1主成分は「ご当地度」にはならず「都会−田舎軸（カッコカリ）」みたいな、同じ都道府県の中での中心地からの乖離度のような指標になるんじゃないか、第2主成分のほうが「ご当地度」になるんじゃないか、そんな気がしませんか。

【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】ゆるシミュ（9） tht - 2018/8/16

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なお、「PLS回帰」に取り組むより先に▼「単回帰」と▼「主成分分析（行列の固有値分解）」の正確なイメージ（操作方法ではなく操作の意味と結果のイメージ）を持っていることが前提です。> 主成分回帰(PCR)。

【自由研究】ここからここまで【AIどうでしょうつき】 tht - 2019/8/13

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> （画数2次元と部首214次元からつくる）「MJ文字情報ベクトル」の第1主成分と第2主成分。> まだクラスタリングしないでほしいので（※「まだ」「しないでほしい」に傍点）主成分分析だけみたいなことをのうのうとですね＆しつれいしました。

まだ見ぬ「ドリームかまち」を探して（インサイト編） tht - 2019/12/30

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|主成分分析を実行する|mycmpakari3d <- prcomp(myakari3d, scale=TRUE)|。|主成分分析の結果のサマリーを表示する|summary(mycmpakari3d)&br;# 各主成分の累積寄与率が表示されます|。