「arrayPCA」の版間の差分
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== 実行例 == | == 実行例 == | ||
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+ | $ arrayPCA -i test.array -o test.out -O test.Out2 | ||
+ | 入力データ(test.array): 5つの要素をもつデータを16個準備しました。 | ||
+ | 2 5 16 | ||
+ | 50 57 74 94 112 | ||
+ | 57 50 57 74 94 | ||
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+ | 128 112 94 74 57 | ||
+ | 140 128 112 94 74 | ||
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+ | 128 140 147 150 147 | ||
+ | 112 128 140 147 150 | ||
+ | 94 112 128 140 147 | ||
+ | 74 94 112 128 140 | ||
+ | 57 74 94 112 12 | ||
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+ | 出力データ(test.out): PCAの固有ベクトルと固有値を表しています。 | ||
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+ | # PCA Results | ||
+ | Unit vector: | ||
+ | 2 5 5 | ||
+ | 0.364837 0.480560 0.521453 0.480560 0.364837 | ||
+ | -0.620112 -0.339796 0.000000 0.339796 0.620112 | ||
+ | 0.583768 -0.164138 -0.514338 -0.164141 0.583770 | ||
+ | 0.339790 -0.620091 -0.000031 0.620133 -0.339801 | ||
+ | 0.161594 -0.492085 0.680840 -0.492030 0.161564 | ||
+ | Lambda: 6.936383e+04 2.498853e+04 2.207734e+02 2.547379e+01 1.401242e+00 | ||
+ | Normalized lambda: 7.332328e-01 2.641493e-01 2.333757e-03 2.692789e-04 1.481228e-05 | ||
+ | Cumulative lambda: 7.332328e-01 9.973822e-01 9.997159e-01 9.999852e-01 1.000000e+00 | ||
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+ | 4行目から8行目:第1主成分から第5主成分までの固有ベクトル | ||
+ | 第1主成分の固有ベクトルがほとんど同じくらいの値の正の値をもっていますので、基本的には、全ての値の大小が相関していることを意味しています。 | ||
+ | 第2主成分の固有ベクトルは、前半と後半で正負がひっくり返っていますので、基本的には、前半が小さいものは後半が大きく、前半が大きいものは、後半が小さいといった関係になっていることがわかります。 | ||
+ | |||
+ | 9行目:固有値を示しています。 | ||
+ | 10行目:固有値の割合を示しています。7割強は第1主成分で、残りの2割弱は第2主成分で説明でき、ほとんどはこれで終わっていることが分かります。 | ||
+ | 11行目:10行目の累積です。99.7%が第1,第2主成分で説明できることが分かります。 | ||
+ | |||
+ | 出力データ(test.Out2): それぞれのデータを固有ベクトルの軸に投影したときの値を示しています。 | ||
+ | 2 5 16 | ||
+ | -65.348602 51.019386 -2.879593 1.876790 0.139825 | ||
+ | -91.201614 31.099241 3.874455 2.310253 0.073746 | ||
+ | -100.751892 0.000001 7.364913 0.000032 -0.256394 | ||
+ | -91.201614 -31.099239 3.874462 -2.310238 0.073545 | ||
+ | -65.348595 -51.019382 -2.879591 -1.876820 0.139662 | ||
+ | -29.708698 -56.940186 -5.484552 0.561217 0.250870 | ||
+ | 7.557871 -52.480446 -3.722354 1.342725 -0.522259 | ||
+ | 40.168499 -42.380215 -1.114177 0.646039 -0.027945 | ||
+ | 65.140381 -30.020374 1.197711 1.130106 0.217989 | ||
+ | 80.741821 -15.180086 2.724255 0.255021 -0.296505 | ||
+ | 86.052597 -0.000002 3.443532 -0.000014 0.585667 | ||
+ | 80.741814 15.180083 2.724258 -0.254976 -0.296528 | ||
+ | 65.140373 30.020372 1.197721 -1.130116 0.217889 | ||
+ | 40.168491 42.380215 -1.114166 -0.646042 -0.028003 | ||
+ | 7.557861 52.480446 -3.722336 -1.342701 -0.522378 | ||
+ | -29.708708 56.940189 -5.484538 -0.561271 0.250818 | ||
+ | |||
+ | 各列が、各成分方向の座標を示しています。 | ||
+ | 第一列では、値が小さい側と大きい側がきちんとわかれていることが分かります。 | ||
+ | 第二列では、昇順か降順かが分類できていることが分かります。 |
2016年5月25日 (水) 03:24時点における最新版
オプション一覧
メインオプション
オプション | 必須項目/選択項目 | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
-i | 選択 | 入力ファイル: ASCII | stdin |
-o | 選択 | 出力ファイル: ASCII(PCA) | stdout |
-O | 選択 | 出力ファイル: ASCII(Transform) | |
-c | 選択 | コンフィグファイル設定 | NULL |
-m | 選択 | モードを設定 | 0 |
-h | 選択 | ヘルプを表示 |
モードの詳細
モード | 説明 |
---|---|
0 |
実行例
$ arrayPCA -i test.array -o test.out -O test.Out2
入力データ(test.array): 5つの要素をもつデータを16個準備しました。
2 5 16 50 57 74 94 112 57 50 57 74 94 74 57 50 57 74 94 74 57 50 57 112 94 74 57 50 128 112 94 74 57 140 128 112 94 74 147 140 128 112 94 150 147 140 128 112 147 150 147 140 128 140 147 150 147 140 128 140 147 150 147 112 128 140 147 150 94 112 128 140 147 74 94 112 128 140 57 74 94 112 12
出力データ(test.out): PCAの固有ベクトルと固有値を表しています。
# PCA Results Unit vector: 2 5 5 0.364837 0.480560 0.521453 0.480560 0.364837 -0.620112 -0.339796 0.000000 0.339796 0.620112 0.583768 -0.164138 -0.514338 -0.164141 0.583770 0.339790 -0.620091 -0.000031 0.620133 -0.339801 0.161594 -0.492085 0.680840 -0.492030 0.161564 Lambda: 6.936383e+04 2.498853e+04 2.207734e+02 2.547379e+01 1.401242e+00 Normalized lambda: 7.332328e-01 2.641493e-01 2.333757e-03 2.692789e-04 1.481228e-05 Cumulative lambda: 7.332328e-01 9.973822e-01 9.997159e-01 9.999852e-01 1.000000e+00
4行目から8行目:第1主成分から第5主成分までの固有ベクトル 第1主成分の固有ベクトルがほとんど同じくらいの値の正の値をもっていますので、基本的には、全ての値の大小が相関していることを意味しています。 第2主成分の固有ベクトルは、前半と後半で正負がひっくり返っていますので、基本的には、前半が小さいものは後半が大きく、前半が大きいものは、後半が小さいといった関係になっていることがわかります。
9行目:固有値を示しています。 10行目:固有値の割合を示しています。7割強は第1主成分で、残りの2割弱は第2主成分で説明でき、ほとんどはこれで終わっていることが分かります。 11行目:10行目の累積です。99.7%が第1,第2主成分で説明できることが分かります。
出力データ(test.Out2): それぞれのデータを固有ベクトルの軸に投影したときの値を示しています。
2 5 16 -65.348602 51.019386 -2.879593 1.876790 0.139825 -91.201614 31.099241 3.874455 2.310253 0.073746 -100.751892 0.000001 7.364913 0.000032 -0.256394 -91.201614 -31.099239 3.874462 -2.310238 0.073545 -65.348595 -51.019382 -2.879591 -1.876820 0.139662 -29.708698 -56.940186 -5.484552 0.561217 0.250870 7.557871 -52.480446 -3.722354 1.342725 -0.522259 40.168499 -42.380215 -1.114177 0.646039 -0.027945 65.140381 -30.020374 1.197711 1.130106 0.217989 80.741821 -15.180086 2.724255 0.255021 -0.296505 86.052597 -0.000002 3.443532 -0.000014 0.585667 80.741814 15.180083 2.724258 -0.254976 -0.296528 65.140373 30.020372 1.197721 -1.130116 0.217889 40.168491 42.380215 -1.114166 -0.646042 -0.028003 7.557861 52.480446 -3.722336 -1.342701 -0.522378 -29.708708 56.940189 -5.484538 -0.561271 0.250818
各列が、各成分方向の座標を示しています。 第一列では、値が小さい側と大きい側がきちんとわかれていることが分かります。 第二列では、昇順か降順かが分類できていることが分かります。