Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
はじめてのパターン認識読書会 #11 部分空間法
Search
KOMIYA Atsushi
February 04, 2014
Technology
1
910
はじめてのパターン認識読書会 #11 部分空間法
KOMIYA Atsushi
February 04, 2014
Tweet
Share
More Decks by KOMIYA Atsushi
See All by KOMIYA Atsushi
#JJUG Java における乱数生成器とのつき合い方
komiya_atsushi
5
5.1k
#JJUG Fork/Join フレームワークを効率的に正しく使いたい
komiya_atsushi
0
440
[#JSUG] SmartNews における container friendly な Spring Boot アプリケーション開発
komiya_atsushi
1
11k
Java のデータ圧縮ライブラリを極める #jjug_ccc #ccc_c7
komiya_atsushi
4
4.6k
#devsumi 自然言語処理・機械学習によるファクトチェック業務の支援
komiya_atsushi
1
4.3k
SmartNews Ads における機械学習の活用とその運用 #mlops
komiya_atsushi
3
19k
GBDT によるクリック率予測を高速化したい #オレシカナイト vol.4
komiya_atsushi
5
1.3k
Maven central repository の artifact をランキングする #渋谷java
komiya_atsushi
0
1.2k
確率的データ構造を Java で扱いたい! #JJUG
komiya_atsushi
6
2.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
SREの組織類型に応じた リーダシップの考察
kenta_hi
PRO
0
620
リンクアンドモチベーション ソフトウェアエンジニア向け紹介資料 / Introduction to Link and Motivation for Software Engineers
lmi
4
300k
AIチャットボット開発への生成AI活用
ryomrt
0
120
AWS⼊社という選択肢、⾒えていますか
iwamot
2
1.1k
フルカイテン株式会社 採用資料
fullkaiten
0
40k
Railsで4GBのデカ動画ファイルのアップロードと配信、どう実現する?
asflash8
1
200
RustとWebAssemblyを使って高速な画像処理をWebアプリで実行しよう
rebonire626
0
100
いざ、BSC討伐の旅
nikinusu
1
520
DatabricksにおけるLLMOpsのベストプラクティス
taka_aki
4
1.6k
ジョブマッチングサービスにおける相互推薦システムの応用事例と課題
hakubishin3
3
620
信頼性に挑む中で拡張できる・得られる1人のスキルセットとは?
ken5scal
1
390
いろんなものと両立する Kaggleの向き合い方
go5paopao
2
970
Featured
See All Featured
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
4
360
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
43
6.8k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
136
6.6k
Building Applications with DynamoDB
mza
90
6.1k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
20
1.1k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
59
3.5k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
61
7.5k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
131
33k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
42
2.2k
Teambox: Starting and Learning
jrom
133
8.8k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
50
2.9k
Side Projects
sachag
452
42k
Transcript
はじめての パターン認識 読書会 #11 Chap.9 部分空間法 KOMIYA Atsushi (@komiya_atsushi )
2014.2.4 http://connpass.com/event/4978/
by Allert Aalders http://www.flickr.com/photos/50553647@N00/424644321/ 今日は 「9.1 部分空間」 「9.2 主成分分析」 の発表です
2
数式の解説は 難しいので 諦めました すみません>< 3
by ume-y http://www.flickr.com/photos/29989965@N00/2881945138/ 部分空間 の定義的なもの 4
部分空間をざっくり説明すると… • 次元ベクトル空間 の部分空間とは、 上にある 個 ( ≤ ) の
1 次独立な ベクトル 1 , 2 , … , を1次結合するこ とで表現されるベクトルすべての集合で ある 5
部分空間をざっくり説明すると… • 次元ベクトル空間 の部分空間とは、 上にある 個 ( ≤ ) の
1 次独立な ベクトル 1 , 2 , … , を1次結合するこ とで表現されるベクトルすべての集合で ある 6
部分空間:もう少しわかりやすく •3 次元のベクトル空間 で考えてみよう • 1 次従属じゃない、すなわち 1 次独立 な
3 個以下の ベクトルを用意します • 1 = 3,1,0 , 2 = (0,2,1) • 1 = 2 を満たすような実数 はないよね? → 一次独立 • 1 , 2 のベクトルを 1 次結合して得られるすべてのベク トルを考える • = 1 1 + 2 2 • 1 , 2 は実数とする • このベクトル が属する集合を の部分空間 という • = 1 1 + 2 2 1 ∈ , 2 ∈ } • は実数の集合を表す 7
部分空間:もう少しわかりやすく •3 次元のベクトル空間 で考えてみよう • 1 次従属じゃない、すなわち 1 次独立 な
3 個以下の ベクトルを用意します • 1 = 3,1,0 , 2 = (0,2,1) • 1 = 2 を満たすような実数 はないよね? → 一次独立 • 1 , 2 のベクトルを 1 次結合して得られるすべてのベク トルを考える • = 1 1 + 2 2 • 1 , 2 は実数とする • このベクトル が属する集合を の部分空間 という • = 1 1 + 2 2 1 ∈ , 2 ∈ } • は実数の集合を表す 8
部分空間:もう少しわかりやすく •3 次元のベクトル空間 で考えてみよう • 1 次従属じゃない、すなわち 1 次独立 な
3 個以下の ベクトルを用意します • 1 = 3,1,0 , 2 = (0,2,1) • 1 = 2 を満たすような実数 はないよね? → 一次独立 • 1 , 2 のベクトルを 1 次結合して得られるすべてのベク トルを考える • = 1 1 + 2 2 • 1 , 2 は実数とする • このベクトル が属する集合を の部分空間 という • = 1 1 + 2 2 1 ∈ , 2 ∈ } • は実数の集合を表す 9
部分空間:さらにわかりやすく(?) 2 次元平面で考えてみよう! 10
部分空間:さらにわかりやすく(?) = 1,2 2 次元平面で考えてみよう! 11
部分空間:さらにわかりやすく(?) = 1,2 2 次元平面で考えてみよう! このベクトルで 表現できる 部分空間は…? 12
部分空間:さらにわかりやすく(?) = 1,2 = = 1,2 2 次元平面で考えてみよう! このベクトルで 表現できる
部分空間は…? 13
部分空間:乱暴に言うと… • 上のベクトルを幾つか( の次元数以 下に抑えつつ)選び、その選んだベクト ルだけで他のベクトルを表現しようぜ、 みたいな? 14
部分空間:乱暴に言うと… • 上のベクトルを幾つか( の次元数以 下に抑えつつ)選び、その選んだベクト ルだけで他のベクトルを表現しようぜ、 みたいな? 15
部分空間 と直行している部分空間 ⊥ 16
部分空間 と直行している部分空間 ⊥ W に直行してい る部分空間 ⊥ 17
部分空間 と直行している部分空間 ⊥ W に直行してい る部分空間 ⊥ 18
部分空間 と直行している部分空間 ⊥ W に直行してい る部分空間 ⊥ 19
部分空間 と直行している部分空間 ⊥ W に直行してい る部分空間 ⊥ ⊥ 20
部分空間 と直行している部分空間 ⊥ W に直行してい る部分空間 ⊥ ⊥ = +
⊥ 21
グラム-シュミットの正規直交化 •すみません割愛します・・・ 22
by Digital Archaeology http://www.flickr.com/photos/54899285@N06/8392517937/ 主成分分析 23
たぶん今日のメイントピック •どんなものなのか? •どのように使うのか? •どのように求めるのか? 24
主成分分析:どんなものなのか? •「学習データの分散が最大になる方向へ の線形変換を求める手法である」 •「データの無相関化と同じこと」 25
主成分分析:どんなものなのか? •「学習データの分散が最大になる方向へ の線形変換を求める手法である」 •「データの無相関化と同じこと」 26
主成分分析:どのように使うのか? •※勝手な想像が多分に入り混じってます •分析対象のデータの概要・傾向を知るため • 次元数 – 1 個の総合指標を算出するイメージ • 単変量解析
→ 2 変量解析の後ぐらいに実施? •たくさんある説明変数 (=高次元) を削減 するため • 説明変数そのものを削減するのではない • さして影響を与えない(寄与率の低い)総合 指標を削る •むしろ皆様の使い方をお聞かせ下さい… 27
主成分分析:どのように使うのか? •※勝手な想像が多分に入り混じってます •分析対象のデータの概要・傾向を知るため • 次元数 – 1 個の総合指標を算出するイメージ • 単変量解析
→ 2 変量解析の後ぐらいに実施? •たくさんある説明変数 (=高次元) を削減 するため • 説明変数そのものを削減するのではない • さして影響を与えない(寄与率の低い)総合 指標を削る •むしろ皆様の使い方をお聞かせ下さい… 28
主成分分析:どのように使うのか? •※勝手な想像が多分に入り混じってます •分析対象のデータの概要・傾向を知るため • 次元数 – 1 個の総合指標を算出するイメージ • 単変量解析
→ 2 変量解析の後ぐらいに実施? •たくさんある説明変数 (=高次元) を削減 するため • 説明変数そのものを削減するのではない • さして影響を与えない(寄与率の低い)総合 指標を削る •むしろ皆様の使い方をお聞かせ下さい… 29
主成分分析:より具体的な使い方 •http://markezine.jp/article/detail/16870 30
主成分分析:どのように求めるのか? •共共分散行列を求める •分散行列の固有値問題を解く •d 個の固有値と固有ベクトルが得られる •固有ベクトルを使い、主成分を計算する •固有値を使い、寄与率を計算する 31
共分散行列 •学習データ = 1 , … , •学習データの行列 = 1
, … , •各成分の平均を表すベクトル = 1 , … , •平均を減じた学習データの行列 = 1 − , … , − •共分散行列 = Var = 1 32
固有値問題 •固有値問題 = λ (1 ≤ ≤ ) を解く •しかしなぜ固有値問題?
•平均を減じた学習データ − に対し て、係数ベクトル を使って線形変換 したベクトル を得る = 1 , … , = •線形変換後のデータの分散 = = = 33
固有値問題(続き) •「ラグランジュの未定乗数法」という よくわからない黒魔術を使って さらに式変形する = − λ( − 1) •
で微分する ∂ = 2 − λ = λ 34
固有値問題(続き) •「ラグランジュの未定乗数法」という よくわからない黒魔術を使って さらに式変形する = − λ( − 1) •
で微分する ∂ = 2 − λ = λ 35
主成分/寄与率 •めでたく固有値/固有ベクトルがもとまっ た体で話を進めます… •第 主成分 •最大の固有値から順に λ1 , … ,
λ 、対応する固 有ベクトルを 1 , … , としたときに の固 有ベクトルで線形変換することで求められる •寄与率 •第 主成分の寄与率は = λ =1 λ 36
主成分/寄与率 •第 1 主成分 •データを最もよく説明してくれる総合指標 • 分散が最も大きい • 分散は λ1
が対応している •続いて第 2 主成分、第 3 主成分… の順に、 データをよく説明する総合指標となる •寄与率 •具体的に、その主成分が全体の何割を説明し てくれるのか、の指標値 37
まとめ •部分空間 •元のベクトル空間上のいくつかのベクトル を利用して、線形結合により部分空間を表 現する •主成分分析 •データがよくバラつく(分散が大きくな る)方向に線形変換する •データの特性を確認したり、次元を削減し たり…
38
自己紹介 39
KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi 40
分析力をコアとする マーケティングソリューションカンパニー エンジニアやってます 41
42 by vandys http://www.flickr.com/photos/41028635@N00/245922527/ ありがとう ございました