最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。
次元削減と特徴抽出
"特徴変換" 手法では、データを新しい特徴量に変換することによりデータの次元を減らします。"特徴選択" 手法は、カテゴリカル変数がデータに含まれている場合など、変数を変換できない場合に適しています。特に最小二乗近似に適している特徴選択手法については、ステップワイズ回帰を参照してください。
関数
クラス
FeatureSelectionNCAClassification | 近傍成分分析 (NCA) を使用する分類用の特徴選択 |
FeatureSelectionNCARegression | 近傍成分分析 (NCA) を使用する回帰用の特徴選択 |
オブジェクト
ReconstructionICA | 再構成 ICA による特徴抽出 |
SparseFiltering | スパース フィルターによる特徴抽出 |
トピック
特徴選択
逐次特徴選択などの特徴選択アルゴリズムについて学びます。
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組み込みの手法であり、回帰および分類アルゴリズムの予測精度を最大化するという目的があります。
この例では、高次元データを分類するための特徴量を選択する方法を示します。
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。
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。
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 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。
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。
この例では、さまざまな tsne の設定の影響を示します。
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。
重み付き主成分分析を実行し、結果を解釈します。
この例では、部分最小二乗回帰 (PLSR) と主成分回帰 (PCR) の適用方法を示し、これら 2 つの手法の有効性について説明します。
この例では、主成分分析 (PCA) により線形回帰を近似する方法を示します。
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。
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" ("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。
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。
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。
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。
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。
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は、最良の形状維持ユークリッド変換を使用して、比較されたランドマーク間の位置の違いを最小化します。
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。
