主成分分析

Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数

Eric Eager

Data Scientist at Pro Football Focus

ビッグデータ

head(select(combine, height:shuttle))
  height weight forty vertical bench broad_jump three_cone shuttle
1     71    192  4.38     35.0    14        127       6.71    3.98
2     73    298  5.34     26.5    27         99       7.81    4.71
3     77    256  4.67     31.0    17        113       7.34    4.38
4     74    198  4.34     41.0    16        131       6.56    4.03
5     76    257  4.87     30.0    20        118       7.12    4.23
6     78    262  4.60     38.5    18        128       7.53    4.48
nrow(combine)
2885
Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数

ビッグデータ:冗長性

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主成分分析

  • 応用線形代数で有用な手法の一つ
  • パラメトリックに依らず、雑多なデータから有益な情報を抽出
  • データの背後にある低次元の隠れた構造を明らかにする
  • それらの構造は可視化しやすく、領域専門家にも解釈しやすい
Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数

主成分分析:動機づけの例

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練習してみましょう!

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