多変量解析の基礎 ii 主成分分析(改訂版): 理論とrによる演習  ビッグデータという言葉に象徴されるように,データからの知識抽出技術が注目を集めています.本書はこの技術の基礎の基礎である多変量解析技術の中から主成分分析を解説しています.理論だけでなく,rを使って実際にデータ処理を体験できるようにしています.また,単なるrのノウハウ書としないために,理論展開に沿ってデータ解析を段階を踏んで体験できるように工夫しています. <br> <br> rによる多変量解析の解説書は,あまた出版されています.主成分分析はprincomp()関数,もしくはprcomp()関数を使えば簡単に実行できます.多くの本がこのprincomp()関数,prcomp()関数の使い方を解説しています.本書の特徴は,princomp()関数,prcomp()関数の背景にある基礎理論を解説し,その展開に沿ってrによる演習を段階的に組んでいる点にあります. <br> <br> 目次は以下の通りです. <br> <br>1. はじめに <br> <br>2.主成分分析 <br> 2.1 基礎理論 <br> 2.2 rによる計算 <br> 2.3 データの中央化,正規化 <br> 2.3.1 データの中央化 <br> 2.3.2 データの正規化 <br> 2.4 rによる計算(データの中央化,正規化) <br> 2.4.1 データの中央化 <br> 2.4.2 データの正規化 <br> 2.5 寄与率,主成分得点と主成分負荷量 <br> 2.5.1 寄与率 <br> 2.5.2 主成分得点 <br> 2.5.