sphere)である。近づき、直交関係に近づく。→全てのデータが等間隔に位置するようになる。高次元データを解析する際には、いくつかの注意点を考慮する必要がある。データの特徴が多すぎると、モデルは特定のデータセットに過度に適応してしまうことがある。これは、新しいデータに対するモデルの性能を低下させる可能性がある。スパース性を仮定することが必ずしも適切ではない。非スパース性は多くの特徴が関連性を持っていることによっておきる。非スパースな共分散構造は高次元において巨大なノイズを生み,潜在情報を埋もれさせてしまう。共分散行列の逆行列が不安定もしくは存在しない。これによって従来の多変量解析の方法が通用しない。データの次元が増加することで、必要な計算量やサンプルサイズも増大してしまう。まとめ高次元統計解析について詳しく知りたい方はこちら。(2019)「高次元の統計学」https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10003167.htmlととぴろnote大学院で統計学やってました。専門は高次元統計解析です。2024年4月からデータサイエンティストとして働いてます。taleauを触ってます。内容は中級者・上級者向けとなっております。#Dataikuバッジを贈って著者を応援しようバッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。バッジを贈るDiscussionととぴろnote大学院で統計学やってました。専門は高次元統計解析です。2024年4月からデータサイエンティストとして働いてます。taleauを触ってます。内容は中級者・上級者向けとなっております。Proよくある質問LinksX(Twitter)GitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。