静かなる名辞

pythonとプログラミングのこと

次元削減

【python】複数の特徴をまとめるFeatureUnion

単一の入力データから、複数の処理方法で幾つもの異なる特徴量が得られる・・・というシチュエーションがある。 この場合、「どれが最善か」という観点でどれか一つを選ぶこともできるけど、そうすると他の特徴量の情報は捨ててしまうことになる。総合的な性…

【python】SOMのライブラリSomocluはかなりおすすめ

SOM(Self-organizing maps:自己組織化写像)は割と古い、データの可視化手法(それ以外にも使えるが・・・)です。今回はpythonのSOMライブラリSomocluを使ってみたら、けっこう良かったというネタです。 目次 SOMの概要 ライブラリがない それでも頑張って…

【python】sklearnで因子分析を試す

pythonで因子分析をやる人はあまりいないようだが、sklearnにはしっかりモデルが存在している。ついさっき気づいた。sklearn.decomposition.FactorAnalysis — scikit-learn 0.19.1 documentation 因子分析自体は前からどんなものなのか興味があり、かといっ…

【python】pythonで主成分分析のバイプロット

バイプロット(Biplot)という主成分分析(PCA)の結果の可視化方法があります。 すごく大雑把に言うと、PCAによる写像の前の空間の各特徴(軸)が写像先の空間のどこに向いているかを可視化する方法です。これを散布図と組み合わせることで、元の空間の性質…

【python】numpyで主成分分析を実装してみた

numpyでPCA(principal component analysis:主成分分析)を実装してみました。自分の理解を深めるためです。 sklearnに実装されているものと同じ結果を出すことを目標にしました。最終的には上手く行きました。 目次 概要 実装 結果 まとめ 概要 主成分分析…

【python】カーネル主成分分析を試してみる

カーネル主成分分析(Kernel PCA)はカーネル法と主成分分析を組み合わせて用い、データを非線形次元圧縮する方法です(こんな説明で良いのか・・・)。 カーネル法のことは勉強中・・・というか正直勉強しようとしてもよくわからないで跳ね返されるのをこれ…

【python】sklearnのPCAで相関行列を使う

主成分分析には共分散行列を用いる方法、相関行列を使う方法がある。 sklearnのPCAを見ると、これに対応するオプションは存在しない。sklearn.decomposition.PCA — scikit-learn 0.19.1 documentation ずっと不思議に思っていたが、ググってたらこんなものを…

【python】sklearnのfetch_20newsgroupsで文書分類を試す(4)

前回は性能を追い求めると次元がでかくなりすぎて・・・というところで終わっていた。今回はもうちょっと頑張って次元を減らしてみる。 目次 ストップワードの除去 PCA(主成分分析)とLDA(線形判別分析) 分類 ソースコード 結果とまとめ 次回 過去の回 ス…

【python】LDA(線形判別分析)で次元削減

一般によく使われる次元削減手法としてはPCA(主成分分析)がありますが、他にLDA(Linear Discriminant Analysis:線形判別分析)を使う方法もあります。 これは本来は分類に使われる判別分析という古典的なアルゴリズムで、データが一番分離しやすくなる軸…

【python】sklearnのPCAでsvd_solverによる速度差を比較

sklearnのPCA(主成分分析)がやたら遅くて腹が立ちました。計算コストを下げるために次元削減してるのに、次元削減で計算コスト食ったら意味がありません。 とにかくこのPCAを高速化したかったので、svd_solverを変えてどうなるか試しました。なお、腹が立…