- 【統計分析】機械学習・データマイニング9©2ch.net
760 ：デフォルトの名無しさん[]：2016/10/18(火) 21:07:57.21 ID:9hUm7z9H - >>739のものですが何か自分が勘違いをしているような気がするので質問させてください
100＊100ピクセルのものがあった場合グレースケールなら画素が10000でますよね
実際には[0,0,0,...,0,0,0]のように1次元配列(もしくは要素1つずつに[]が入って2次元配列)の中に要素が10000あるだけだと思うのですが
これを2点作って単純に距離とった場合要素ごとの差をとって２乗したものを10000分足してルートかけることになりますよね
単純な意味での次元とはまた別のような気がするのですがこの場合の次元とはどういう意味なのでしょうか？
なんか先生に？＊？だから？＾２次元だねっていわれてなんかわけわからんくなってます
こういうデータでK近傍(N=1なので最近傍探索)をするとそもそも次元の呪いなんておきるんでしょうか？
|
- 【統計分析】機械学習・データマイニング9©2ch.net
763 ：デフォルトの名無しさん[]：2016/10/18(火) 21:22:27.25 ID:9hUm7z9H - >>761
私も調べてみて10000次元の特徴ベクトルの話かなとは思っていました
やっぱりそうみたいですね、それならユークリッド距離とかで出ると思いますし
とするとここでの次元は次元の呪いが生じるといった次元のデータとは別物のようなのですが
いまいちこの次元の違いがわかりません、誰か実際の高次元のデータってのはこんなのだっていうのを教えてください
|
- 【統計分析】機械学習・データマイニング9©2ch.net
764 ：デフォルトの名無しさん[]：2016/10/18(火) 21:26:41.91 ID:9hUm7z9H - >>762
えーとつまりどういうことなのでしょうか？
つまりは今回のは画素は10000次元の特徴ベクトルを持った1つの特徴量ということでよいのでしょうか？
特徴量の次元ということは画素とHOGとSIFTで3次元という解釈なのでしょうか
|
- 【統計分析】機械学習・データマイニング9©2ch.net
766 ：デフォルトの名無しさん[sage]：2016/10/18(火) 21:44:34.05 ID:9hUm7z9H - すみませんちょっとこんがらがってきました
特徴量と，特徴ベクトルと，それぞれの次元についてまとめたものをいただけないでしょうか？
|
- 【統計分析】機械学習・データマイニング9©2ch.net
770 ：デフォルトの名無しさん[sage]：2016/10/18(火) 21:53:53.14 ID:9hUm7z9H - くれくれでは駄目そうなので
100＊100ピクセルの1つの画像はグレースケールなら10000次元の特徴ベクトルを持っている
100＊100ピクセルの1つの画像はカラーなら100*100*3の30000次元の特徴ベクトルを持っている
となると特徴量の次元自体はどちらも1なのでしょうか？
それともカラーの場合は特徴次元が３のそれぞれ10000次元の特徴ベクトルという扱いなのでしょうか
|
- 【統計分析】機械学習・データマイニング9©2ch.net
773 ：デフォルトの名無しさん[sage]：2016/10/18(火) 22:03:14.11 ID:9hUm7z9H - ここまできてすみません
次元の呪いと過学習を間違ってました！
ほんとわけわからん質問ですみません
|
- 【統計分析】機械学習・データマイニング9©2ch.net
778 ：デフォルトの名無しさん[]：2016/10/18(火) 22:32:23.64 ID:9hUm7z9H - >>775
ありがとうございます
要領が悪いとはよく言われるのでそう言っていただけるのはありがたいです
単純に計算量で考えればいいみたいですね
こんな幼稚な質問でもちゃんと答えてくださった方々ありがとうございます
|
- 【統計分析】機械学習・データマイニング9©2ch.net
779 ：デフォルトの名無しさん[]：2016/10/18(火) 22:33:00.54 ID:9hUm7z9H - >>777
単純に意味を逆に覚えてました
|