因子分析、主成分分析、固有値分解、固有ベクトル、特異値分解などは、いずれもデータの次元削減や構造解析に関する手法であり、変数や定数の観点から見た場合、特に以下のような関係が考えられます。

1. 因子分析

• 変数の削除・追加：因子分析は、多数の観測変数を少数の潜在因子（因子）に集約する手法です。この過程で、関連のない変数が削除され、新しい因子という変数が追加されます。
• 変数の定数化：因子分析では、特定の因子が一時的に定数として扱われることがあります（特定の因子の影響を固定して分析する場合など）。

2. 主成分分析（PCA）

• 変数の削除・追加：主成分分析では、元の変数の情報を保持しつつ、新たに得られる主成分という変数が導入されます。また、元の変数の一部は主成分によって削除されることもあります（情報がほとんど含まれない変数）。
• 変数の定数化：主成分分析では、各主成分が線形結合によって表現されるため、ある変数の影響を無視して固定することがあります（主成分による表現の中で）。

3. 固有値分解と固有ベクトル

• 変数の定数化・追加：固有値分解は、行列の固有値と固有ベクトルを求める手法で、特に線形変換に関連します。固有ベクトルは新しい変数のように考えられ、固有値はその変数に対する「重み」として扱われます。
• 変数の追加：新たな固有ベクトルを用いて、行列を別の基底で表現することができます。この際、元の変数に代わる新しい変数として固有ベクトルを追加することになります。

4. 特異値分解（SVD）

• 変数の追加：特異値分解では、元の行列を三つの行列の積に分解します。この過程で、特異値や特異ベクトルと呼ばれる新たな変数が導入されます。
• 変数の削除：特異値分解では、重要でない特異値に対応する特異ベクトルを無視することで、次元を削減することができます。これにより、データの冗長性を減らすことができます。

まとめ

これらの手法は、主に変数の削除や新たな変数の追加に関連しており、特に次元削減の文脈で考えると、変数の代入や補助変数の導入というよりも、変数を変換・集約する手法として位置づけられます。データ解析や機械学習において、これらの技術は非常に重要であり、データの理解や解析を行いやすくする役割を果たしています。

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＠西園寺貴文（憧れはゴルゴ13）#+6σの男

   

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Lose Yourself , Change Yourself.（変えることのできるものについて、それを変えるだけの勇気を我らに与えたまえ。変えることのできないものについては、それを受け入れられる冷静さを与えたまえ。そして、変えることのできるものと、変えることのできないものとを、見分ける知恵を与えたまえ。） 

説明しよう！西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である！平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである！「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった１つだけ！そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。