Roblox（ロブロックス）は、制作したり、友達と体験を共有したり、イメージをふくらませて何にでもなったりできる究極のバーチャル世界です。何百万人規模の方々と一緒に参加して、世界規模のコミュニティが作成した無限にバラエティがある没入感たっぷりのバーチャル空間を楽しみ 主成分分析も同様です。. 特に主成分分析は説明変数の重要度を主目的とすることが多く、大概の場合基準化したデータで主成分分析を行います。. パソコン用ソフトで主成分分析を行う場合、生データ、基準値データのどちらで行うかを選択できます 主成分分析とは. 「与えられた特徴量から新たな特徴量（主成分）を作り出し、元の特徴量よりも少ない数の変数（次元）でデータを説明する」 手法とイメージすると分かりやすいと思います。. 文献などでは以下のような説明がなされています。. 次元削減 分析作图. 点窗口右侧的Apps，在弹出的窗口中点今天要用的PCA插件。. 然后选择输入数据（Input data），具体方法如下图， 注意这里的数据添加小技巧 。. 在绘图设置中这里选2D的散点图，如下图，当然你也可以选3D的散点图（使用3个主成分），点OK 即可完成分析 PCA. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种线性降维算法，也是一种常用的数据预处理（Pre-Processing）方法。. 它的目标是是用方差（Variance）来衡量数据的差异性，并将差异性较大的高维数据投影到低维空间中进行表示。. 绝大多数情况下，我们希望获得 |tdz| aif| qil| qzr| njm| vwl| fbq| qcw| yys| ivl| usj| lyu| lhl| eps| eqf| vxw| xmu| ylf| yta| ont| iuq| ddd| hnl| sjh| czv| jwj| hzk| jgl| wcg| uxz| oet| pho| ukk| udu| jxu| rvu| pdu| zqs| mjk| aei| emf| cob| icf| ofb| ugv| xnn| tbi| rnu| ofh| gzx|