PRML 12章 確率的主成分分析を試す - 木曜不足
PCAを試す に続いて確率的主成分分析(Probability Principal Component Analysis)。 解析的に解けてしまって、閉形式の解がわかっているので実装としてはたいしておもしろくない(いや、いいことなんですけどね)。 M <- 2; directory <- "."; argv <- commandArgs(T); if (length(argv)>0) directory <- commandArgs(T)[1]; if (length(argv)>1) M <- as.integer(commandArgs(T)[2]); oilflow <- as.matrix(read.table(sprintf("%s/DataTrn.txt", directory))); oilflow.labels <- read.table(sprintf("%s/DataT
R を利用する
この文章は2001年に書いたもので、かなり古くなってしまいました。 現在では Rjp wiki などを参照されたほうが良いと思います。 R はベル研究所で開発された S 言語に基づいたデータ解析用の環境で、 自由なソフト、オープンソースウェアとして公開されています。 商用ソフトと同様な統計式を使用できます。Unix, Macintosh, Windows のどれでも動きます。 ここでは詳しい説明ははぶくので、R に確実に入門するには CRAN のAn Introduction to R CRAN:Manuals 、あるいはその日本語訳 統計言語 R の関連ドキュメントの和訳 を読むことをおすすめします。 もちろん、データの扱いをすべて R に頼るというわけではないので perl などによるテキストデータの扱いに慣れていることも Unix 上でデータ解析をするのに必要でしょう。 データ解析
統計処理ソフト R 入門 講習会資料
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
アルゴリズム論の講義資料
