多次元データの場合、個々の変数ごとにデータを要約・検討するだけではなく、変数間の相関構造を分析することによって、よりデータの特徴を把握することができます。
そのための方法として、主成分分析やクラスター分析と呼ばれる手法があります。
主成分分析は、多次元データを少数の新たな変数に縮約する手法、クラスター分析は、多次元データをいくつかの似たもの同士のグループに分ける方法です。
本講義では、分子マーカーデータへの適応とともにこれらの手法をご紹介します。
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相関構造の分析－主成分分析とクラスター分析 《講師：田中紀子》
多次元データの場合、個々の変数ごとにデータを要約・検討するだけではなく、変数間の相関構造を分析することによって、よりデータの特徴を把握することができます。
そのための方法として、主成分分析やクラスター分析と呼ばれる手法があります。
主成分分析は、多次元データを少数の新たな変数に縮約する手法、クラスター分析は、多次元データをいくつかの似たもの同士のグループに分ける方法です。
本講義では、分子マーカーデータへの適応とともにこれらの手法をご紹介します。
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