こんにちは、機械学習勉強中のあおじるです。 で、医療費データ（160次元）をPCA, MDS, t-SNE, UMAPによって160次元から2次元に次元削減してみました。このときは年度集計したデータを使ったのですが、今回は月別データでUMAPによる次元削減をしてみました。
Imágenes (28×28) → Autoencoder Convolucional → Espacio latente (10D) → UMAP (10D → 10D) → K-means / DBSCAN Comparar contra tres baselines y demostrar que la combinación AE+UMAP supera a cada técnica ...
こんにちは、機械学習勉強中のあおじるです。 以前の記事では、次元削減（次元圧縮）の手法を使って医療費データ（160次元）を2次元に圧縮してみました。今回は、健診データ（240次元）について、同様に2次元に圧縮してみます。 言語はPython、環境はGoogle ...
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