特徴選択

特徴選択の紹介

特徴選択アルゴリズムについて学び、特徴選択に使用できる関数を確認します。

逐次特徴選択

このトピックでは、逐次特徴選択の基本を説明し、カスタム基準と関数 sequentialfs を使用して逐次的に特徴量を選択する例を示します。

近傍成分分析 (NCA) 特徴選択

近傍成分分析 (NCA) は、特徴量を選択するためのノンパラメトリックな手法であり、回帰および分類アルゴリズムの予測精度を最大化することを目的とします。

• 回帰に NCA を使用するロバスト特徴選択
• 分類に NCA を使用して特徴量を判別するための正則化パラメーターの調整

判別分析分類器の正則化

モデルの予測力を損なわずに予測子を削除して、よりロバストで簡潔なモデルを作成します。

ランダム フォレストの予測子の選択

交互作用検定アルゴリズムを使用してランダム フォレストの分割予測子を選択します。

特徴抽出

特徴抽出

特徴抽出は、高レベルの特徴をデータから抽出する一連の方法です。

特徴抽出のワークフロー

この例では、イメージ データからの特徴抽出を行う完全なワークフローを示します。

混合信号の抽出

この例では、rica を使用して混合オーディオ信号を分離する方法を示します。

t-SNE 多次元可視化

t-SNE

t-SNE は、元のデータの一部の特徴量を保持したまま 2 または 3 次元への非線形削減を行うことにより高次元データを可視化する方法です。

t-SNE の使用による高次元データの可視化

この例では、高次元データの有用な低次元埋め込みを t-SNE で作成する方法を示します。

tsne の設定

この例では、さまざまな tsne の設定の影響を示します。

t-SNE の出力関数

出力関数の説明と t-SNE の例です。

PCA と正準相関

主成分分析 (PCA)

主成分分析では、相関関係がある複数の変数を元の変数の線形結合である新しい一連の変数に置き換えることにより、データの次元を削減します。

PCA の使用による米国の都市における生活満足度の分析

重み付き主成分分析を実行し、結果を解釈します。

因子分析

因子分析

因子分析は、多変量データにモデルをあてはめることにより、少数の観測されない (潜在的な) 因子に対する測定された変数の相互依存を推定する方法です。

因子分析の使用による株価の分析

因子分析を使用して、同じ部門の会社では株価が週単位で同じように変化しているかどうかを調べます。

試験の成績に対する因子分析の実行

この例では、Statistics and Machine Learning Toolbox™ を使用してクラスター分析を実行する方法を示します。

非負値行列因子分解

非負値行列因子分解

"非負値行列因子分解" ("NMF") は、特徴空間の低ランク近似に基づく次元削減手法です。

非負値行列因子分解の実行

乗法アルゴリズムおよび交互最小二乗アルゴリズムを使用して非負値行列因子分解を実行します。

多次元尺度構成法

多次元尺度構成法

多次元尺度構成法では、多くの種類の距離または非類似度の尺度について点と点の近さを可視化し、データを低次元で表現することができます。

古典的多次元尺度構成法

cmdscale を使用して従来型の (計量) 多次元尺度構成法 (別名「主座標分析」) を実施します。

非空間的距離に適用した古典的な多次元尺度構成法

この例では、Statistics and Machine Learning Toolbox™ の関数 cmdscale を使用して古典的な多次元尺度構成法 (MDS) を実行する方法を示します。

非従来型の多次元尺度構成法

この例では、古典的でない多次元尺度構成法 (MDS) を使用してデータの相違性を可視化する方法を示します。

非従来型および非計量多次元尺度構成法

mdscale を使用して非従来型の多次元尺度構成法を実行します。

プロクラステス解析

プロクラステス解析

プロクラステス解析では、最良の形状維持ユークリッド変換を使用して、比較したランドマーク データ間の位置の違いを最小化します。

プロクラステス解析の使用による手書き形状の比較

プロクラステス解析を使用して 2 つの手書きの数字を比較します。