And here are the answers that I would give to these two questions.
Obviously, dimensionally the data is two. There's an X dimension and a Y dimension.
But I believe you can represent this all in one dimension. If you pick this dimension over here,
then the major variation of the data goes along this dimension.
If you were, for example, to look at the orthogonal dimension in this direction over here,
you would find that there's very little variation in the second dimension.
So if you only graphed your data along one dimension, you'd be doing well.
Now, this is an example of unsupervised learning where you'll find structure in terms of lower dimensionality of data.
And especially for very high dimensional data like image data, this will be an important technique.
So I'll talk a little bit later in this unit about dimensionality reduction.
So in this class we've learned about clustering, dimensionality reduction, and we'll apply it to a number of interesting problems.
私なら次のように答えます
明らかにデータの次元は2です XとYがあります
でもこれらのデータは一次元で説明できそうです この次元を取ってみると
データの多くの散らばりは この次元に向いています
もしこれに直交な次元に目を向ければ
とても小さい散らばりを持つ2つ目の次元は この向きになるでしょう
従ってこのデータを1つの次元に沿って 表現しても問題ないでしょう
これがデータの低次元性という構造を見つける 教師なし学習の一例です
画像のようなとても高次元のデータでは とても重要な技術です
次元削減については このレッスンの後半で少しお話します
これでクラスタリングと 次元削減について分かったと思うので
これを様々な問題に適用していきましょう