主成分分析(PCA)の進化する入門書・実践書~数式なしの導入から実践的応用・結果の解釈まで~(随時更新)

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こちらのブログも運営している大学教授です。

主成分分析 (principal component analysis, PCA) の入門から応用・実践までをカバーする教科書的なコンテンツを作成しました。

PCAの理論やアルゴリズムについて説明するwebサイトや本は多いのですが、、、

● 実際にどうやってPCAを使えばよいの?
● どうやってPCAの結果を解釈すればよいの?

これらについて説明してないんですよね。データ解析する人は実際の使い方を知りたいのに・・・。ちなみに、『PCAの第一主成分軸 vs. 第二主成分軸のプロットにおいて、このサンプルとこのサンプルは近い!実際も似ているサンプル同士だ!』というのは完全に間違っています・・・。というわけで、非常に実践的なPCAのコンテンツを作りました。

noteであれば記事を更新できるため、新しい知見・情報などをこの記事に追記することもあります。その意味で『進化する入門書・実践書』としました。

さて、内容はこちらです!

=======内容=======
■PCAの概要
■数式を使わずにPCAを初学者に説明するにはどうしたらよいか?
■PCAで達成できる解析者の目的
(実は、『見える化』『可視化』はこの目的にはならないのです)
■PCAの使用条件
(どんなデータに対してPCAしていいの?いけないの?離散値データは?)
■PCAの計算方法
(正しくPCAの計算ができていますか?他の人と結果が異なることはありませんか?成分数はどうやって決めますか?)
■PCAの解析の流れ、そして注意点
■PCAの結果の解釈
(図を見るとき何に注意すべきか?変数ごとの寄与率は?)
■PCAの応用1: 外れ値の検出
(検出したあとどうする?新しいサンプルに対してはどう対応する?)
■PCAの応用2: クラス分類

=================

ご覧のとおり、PCAの理論というよりは実用的・実践的な内容になっています。一部についてはブログに書いたこともありましたが、最新の内容を追記して一新したり、さらに丁寧な説明を追記したりしました。

ぜひこのコンテンツを読んでPCAを使いこなし、PCAで得られた結果から正しい結論を導いてほしい、という思いです。

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この記事が対象とするのは以下の方々です。

=====対象とする方々=====
● PCAについては聞いたことがあり、興味がある
● PCAについて勉強しているが、何に使えるのかいまいち分からない
● まさにPCAを使おうとしている
● PCAを使っているが、結果をどう見てどう解釈したらよいか分からない
===================

このような方々は、ぜひ食事一回分でPCAについて語ることができるようになり、さらに実際に使いこなせるようになってください!

なお、こちらの『コピペだけで実践的な主成分分析 (MATLAB, R, Python)』において、以下に説明するPCAの一連の流れを実行するMATLAB・R・Pythonのプログラムを公開しています。それぞれのプログラミング言語の初心者でも、コピペでPCAを行えるように作りました。PCAを手軽に行いたい方はぜひご検討ください。

それではどうぞ!

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主成分分析(PCA)の進化する入門書・実践書~数式なしの導入から実践的応用・結果の解釈まで~(随時更新)

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