高次元統計解析
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次元の呪い➂-高次元データと主成分分析-
和からの数学講師の伊藤です。今回は次元の呪いシリーズ第三弾ということで、主成分分析について掘り下げていきます。主成分分析は、複数の項目があるデータの情報を要約するための統計学・機械学習の手法でした(詳しくは前回の記事を参照)。 また以前の記事で、膨大な項目数を持つデータである高次元データというものをご紹介しました。 h…
2022年9月18日
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次元の呪い②-高次元データの判別-
機械学習の最近傍法を例に、高次元データで起こる「次元の呪い」を解説します。次元が上がると一番近いデータと一番遠いデータの距離の差がほとんどなくなり、近さで判別する方法がうまく働かなくなる理由を図で説明します。
2022年8月24日
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次元の呪い①-高次元データの特徴-
高次元データでは、項目ごとの標本平均は母平均に近くても、全項目をまとめた標本平均のベクトルは母平均から離れていきます。従来の統計学が通用しにくい「次元の呪い」と、その攻略の考え方を紹介します。
2022年8月21日
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高次元データとは？-高次元統計解析-
高次元データとは、項目（次元）の数がとても多いデータのこと。健康診断や遺伝子発現データを例に、項目数がサンプル数を大きく上回ると従来の統計学が通用しにくい理由と、高次元統計解析の魅力を紹介します。
2022年8月5日
