【パターン認識ラジオ】05-1 軸上に投影するという見方

学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです。 生成AIがゲームチェンジを起こして、承認と共創の時代になりました。 お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。 知識を持っているだけの価値は無くなりました。 耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。 予習資料62頁から、Excelで散布図を描いてみることについて参考になると思います。 プログラミングで同じ描画処理をしたい場合には、生成AIが参考コードを書いてくれます。 「2次元の正規分布について平均ベクトルμと分散共分散行列Σを使った数式を教えてください」と生成AIに訊いてみましょう。 数式が分からない、と言う人は、必ずノートに手で数式を書くようにしてください。手は目より賢いです。 ではお待ちかね、いよいよ線形判別分析の判別面の法線の方向ベクトルwの求め方をお話ししていきます。今日はおおまかなイメージをつかみましょう。 予習資料32頁にはLDAとPCAの比較の図を示しています。 wを正規化しておいた場合、D次元ベクトルxのwとの内積が、w方向への投影点を示すことになります。 すでにお話ししたように、PCAではクラスラベル関係なしにD次元のデータ分布をwの向きの直線上に投影したとき、投影点の分散が大きくなるような軸wを見つけます。 LDAでは、w軸に投影した投影点の各クラスの分散が小さく、クラス間の分散が大きくなるように軸を見つけます。 ではまた！