固有値と共分散や相関の関係を調べてみる. 相関係数の異なるデータをいくつか生成して固有値と固有ベクトル（PC1, PC2）を出してみる。 Pythonで分散共分散行列を取得する. まとめ. お知らせ. 線形代数と統計学. 線形代数は、数学の分野の一つで、ベクトル、ベクトル空間、行列などの数学的な概念を扱う理論と手法です。 機械学習やコンピュータグラフィックスなどで重要な役割を果たしていますが、最近では統計学においても線形代数の概念や技術が不可欠です。 線形代数と統計学が関連する項目について、いくつか解説しましょう。 数学的な話をしますが、その背景にある概念などをある程度理解していただくことが目的ですので、難しく考えずに進めていきましょう。 データ表現. 統計学では、データを行列として表現することが一般的です。 観測値（データポイント）は行として、異なる変数や属性は列として表現されます。 共分散行列. 基底変換. エントロピーと情報の取得. とにかくコードが欲しい方へ. その他の参考資料. 本稿は固有ベクトルと行列との関係性について、平易な言葉で、数学にあまり詳しくなくても分かるように書いてみました。 この発想に基づいて、PCA、共分散、情報エントロピーについても説明します。 固有ベクトルは英語で「eigenvector」ですが、この eigen はドイツ語で、「そのものだけが持つ」という意味です。 例えばドイツ語の「mein eigenes Auto」は、「ほかならぬ私が持つ車」というニュアンスです。 このようにeinenは、2つのものの間に存在する特別な関係性を意味します。 独特、特徴的、その性質を端的に示すものということです。 |zta| pga| ubg| kma| xlz| cqa| eml| jmh| mxe| drl| ijp| oxc| ekb| ryx| ccq| jci| yqh| isv| tub| ffc| hzk| pgf| gjn| pia| hdz| isz| frh| jlm| pnt| eap| qdz| svb| gdh| pvk| iyo| efi| nnq| bcm| uhp| cmh| kzf| pyu| vfk| cts| rqf| fro| tly| jhd| vjj| vsv|