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例: 共分散と主成分分析
例: 共分散と主成分分析
データセットの共分散を計算し、
eigenvals
関数と
eigenvec
関数を使用して主成分分析を行います。
1.
次の行列
D
を定義します。
D
7.5
5.5
7.5
5.5
5.5
5.5
5.5
7.5
7.5
4.5
5.0
7.0
5.0
4.5
5.0
5.5
4.5
5.0
5.0
7.5
5.0
6.5
7.5
7.5
5.0
6.5
12.0
8.5
12.0
8.5
9.0
8.5
8.5
12.0
12.0
7.5
8.0
11.0
8.5
7.5
8.0
9.0
7.5
8.0
8.0
11.5
8.5
10.5
12.0
12.0
8.0
10.0
5.5
4.0
5.5
4.0
4.5
3.5
4.0
5.0
5.5
4.0
4.0
4.5
4.0
4.0
3.5
3.5
3.5
4.5
4.0
5.0
4.0
4.5
5.5
5.0
4.0
4.0
D
の各行は 1 つの観測値を表し、各列は測定された特徴を表します。
2.
サンプルの共分散行列を計算します。
i
0
rows
D
1
j
0
cols
D
1
X
i
j
D
i
j
mean
D
j
S1
X
X
rows
D
1
3.
固有値を計算して並べ替えます。
V
reverse
sort
eigenvals
S1
V
4.
変換行列を計算します。
x
j
eigenvec
S1
V
j
T
augment
x
0
x
1
x
2
T
5.
元のデータを変換します。
D2
D
T
6.
変換後のデータの共分散行列を計算します。
i
0
rows
D2
1
j
0
cols
D2
1
X
i
j
D2
i
j
mean
D2
j
S2
X
X
rows
D2
1
データの主成分は行列
S2
の対角要素です。
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