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PCAの理解を深めるためにboston housing datasetで遊んでみた． 住宅価格(1枚目のグラデーションと対応)がほとんど二次元平面上に明らかな傾向が現れてて面白い． ２枚目の主成分に対する特徴量の寄与率より以下の傾向がわかる． pic.twitter.com/9sU2JgBW22
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PC1 : 犯罪率，工業化傾向，空気の汚さ，高速道路へのアクセスしやすさ，固定資産税の高さ (CRI, INDUS,NOX,RAD,TAX) →工業団地の住宅は安価(図1左側)になるのでは？ PC2 : 部屋数(RM) → 部屋が多いと占有面積が大きくなり高価(図１上側)になるのでは？
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