多様体学習とは?
多様体学習(Manifold Learning)とは、高次元データを低次元空間に射影する手法です。多様体学習は、データを低次元空間に射影することで、データをより理解しやすくすることを目的としています。
scikit-learnとは?
scikit-learnは、Pythonで実装されたオープンソースの機械学習ライブラリです。scikit-learnは、データマイニング、データ分析、パターン認識などの機械学習アルゴリズムを実装しています。scikit-learnは、多様体学習を実装するためのAPIを提供しています。
scikit-learnを使った多様体学習
scikit-learnを使った多様体学習を行うには、まずscikit-learnのAPIをインポートします。
import sklearn
from sklearn import manifold
次に、scikit-learnのAPIを使って多様体学習を行います。
# データを読み込む
data = sklearn.datasets.load_iris()
# 多様体学習を行う
manifold_model = manifold.MDS(n_components=2)
manifold_model.fit(data.data)
# 結果を可視化する
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(manifold_model.embedding_[:, 0], manifold_model.embedding_[:, 1], c=data.target)
plt.show()
多様体学習を行うことで、データを2次元空間に射影し、データをより理解しやすくすることができます。