フォーラム - neorail.jp 個人情報保護方針 | 利用規約

「情報と鉄道」「ユニバーサルデザインと鉄道」「社会と鉄道」がテーマのフォーラムです。(16歳以上対象)


全角と半角、大文字と小文字が区別されます。



「主成分」に関連するキーワード


主成分分析 研究 建物 列車 ゲーム 実装 多変量解析 変量
主成分分析 主成分 主成分回帰 主成分得点 各主成分 主成分スコア 主成分負荷量 主成分軸


「主成分」に関連する記事

全30件

[3640]

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

キーワード スコット 鉄道売上 一節 ファクト ヤービ 伊藤忠商事 時間進行 メガソーラー

> (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。


[3657]

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

キーワード 西洋風ビル 高架建設 漁獲 Alt パースペクティブ 福岡空港 有機物質 カリッ

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。


[3584]

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

キーワード 独立成分分析 自乗 無制限 類似点 手中 テリヤキ 柳井 粉体

その「かんどころ」(=勘どころ&関所、両方の意味で=)となるのが「主成分分析」であろうといって、しかし、17歳くらいまでに学ぶ(理科としての)「物理」の(3次元までの)イメージに頼って「多変量」を理解しようとするのでは(のちのち)支障があるという認識にございました。


[3689]

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

キーワード Cokriging サッポロセパレシステム 奥羽本線 地下鉄成増駅 マイベスト カリッ サン 臨時収入

> 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。


[3639]

【自由研究】ふわコレ(6) tht - 2018/4/30

キーワード ブラックセブン 節入 クランベリー味 生後早期 パースペクティブ 線画 PC5 家電ショップ

|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|。


[3587]

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

キーワード 限定解除 独立成分分析 柳井 文字面 スクリープロット Scholar 行列式 Regression

> ・数理的な側面のみから「因子分析」と「主成分分析」を代替可能とみなすことは適切とはいえない。> ・「主成分分析」は単なる数理的な操作であることが明確であるので、分野を問わず活用可能であるが、「因子分析」を行なわずに心理学的な実験結果や社会学的な調査結果などについて(「主成分分析」だけで)考察してはならない。


[3716]

【A9・Exp.】「乗客のアルゴリズム」一計 tht - 2019/6/9

キーワード ジョーンズ先生 Alt パースペクティブ 株式会社千葉経済開発公社 テレトピア構想モデル都市 中心性 デザイン的 通勤ライナー

> 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。


[3676]

【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

キーワード ツタ 線画 ピエール TensorFlow ロジスティック回帰 スクリプトキディ クラスメイト インバーター音

★「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。


主な記事を表示しています


neorail.jp/は、個人が運営する非営利のウェブサイトです。広告ではありません。 All Rights Reserved. ©1999-2020, tht.