Pythonのsklearnメソッド　decomposition

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のdecompositionモジュールは、次元削減、特徴量エンジニアリング、データ可視化などの目的で使用される、さまざまな行列分解および次元削減アルゴリズムを提供します。このモジュールに含まれるクラスや関数は、データの圧縮、特徴選択、特徴抽出、データの可視化などに使用できます。

以下は、decompositionモジュールで提供されている主要な行列分解および次元削減アルゴリズムの一部です：

1. PCA (Principal Component Analysis): PCAクラスは、主成分分析を実行するためのクラスです。PCAはデータの次元削減に使用され、データの主成分を抽出します。

2. NMF (Non-Negative Matrix Factorization): NMFクラスは、非負値行列因子分解を実行するためのクラスです。NMFは非負値データに対して使用され、特徴量抽出やトピックモデリングに使用されます。

3. ICA (Independent Component Analysis): FastICAクラスは、独立成分分析を実行するためのクラスです。ICAは信号処理や特徴抽出に使用されます。

4. TruncatedSVD: TruncatedSVDクラスは、特異値分解（SVD）を行うためのクラスです。低ランク近似を使用して、高次元データの次元削減を行います。

5. FactorAnalysis: FactorAnalysisクラスは、因子分析を実行するためのクラスです。因子分析は多変量データの次元削減に使用されます。

6. KernelPCA: KernelPCAクラスは、カーネルトリックを使用してPCAを実行するためのクラスです。非線形なデータの次元削減に適しています。

7. SparsePCA: SparsePCAクラスは、疎な主成分分析を実行するためのクラスです。データの疎な表現を取得するために使用されます。

これらのアルゴリズムは、次元削減、特徴量エンジニアリング、データ圧縮、データの可視化などのさまざまなタスクに使用できます。データセットや特定のタスクに最適なアルゴリズムを選択し、モデルの性能向上やデータの解釈を支援するためにdecompositionモジュールを活用できます。