• 締切済み

3変数による主成分分析で求めた固有ベクトルについて

3変数(x1,x2,x3)で主成分分析を行い、最大の固有値を用いて固有ベクトルを求めて第一主成分(z=l1x1+l2x2+l3x3)の直線を作成しようと考えています。固有ベクトルの算出のところで、l1が虚数解となってしまい、よく分からなくなってしまいました。(x1,x2,x3)空間上にzの直線を描きたいのですが、虚数を含むとどうなるのかイメージが湧きません。あるいはl1,l2,l3は実数のみで扱うのでしょうか?

みんなの回答

  • sinisorsa
  • ベストアンサー率44% (76/170)
回答No.3

Scilabで計算してみました。 固有値 9.1975397, 30.219232, 2705.0832 固有ベクトル(各列が上の固有値に対応する固有ベクトル) -0.2317342, -0.6243247, 0.7460013 0.7863580, 0.3312244, 0.5214705 -0.5726608, 0.7074666, 0.4141867 共分散行列は、対称で非負定値ですから、固有値は 必ず非負の実数です。

hatachon
質問者

お礼

御回答ありがとうございます。 無事に解決いたしました。

  • Tacosan
  • ベストアンサー率23% (3656/15482)
回答No.2

手元の電卓で計算すると最大固有値は 2705.08 くらい, 対応する固有ベクトルは (1, 0.6990, 0.5552) くらいのようです. というか, そもそも固有値が複素数にならない限り固有ベクトルにも複素数は入らないのですが....

hatachon
質問者

お礼

御回答ありがとうございました。 無事解決いたしました。

  • Tacosan
  • ベストアンサー率23% (3656/15482)
回答No.1

実対称行列を相手にする限り虚数の出番はありません. つまり何かが間違っているような気がします. 固有値を求めようとしている行列はここに書けますか?

hatachon
質問者

補足

御回答ありがとうございます。 元の行列は以下に示す分散共分散行列です。 1517.7 1044.4 823.7 1044.4 744.6 587.2 823.7 587.2 482.2

関連するQ&A

  • 主成分分析の固有ベクトルの求め方

    今、3×3行列の主成分分析をしているのですが、どうしても固有ベクトルがうまく求められません。2×2行列の固有ベクトルは公式が導かれているのですが、3×3行列はよく分かりません。 ゴリゴリに計算をするしかないのでしょうか?よろしくお願いします。

  • 主成分分析について

    主成分分析について 現在、主成分分析の計算方法を勉強をしているのですが、主成分得点の求め方がわかりません。 例をあげて説明させていただくと、 x1 x2 x3 8 9 4 2 5 7 8  5  6 3  5  4 7  4  9 4  3  4 3  6  8 6  8  2 5  4  5 6  7  6 このようなデータを分析するとして、各変数の相関係数(X1X2 X2X3 X1X3)の値はわかりますし、計算方法もわかります。 またここから固有値もわかります。 しかしここからどうやって、主成分得点を求めればよいかわかりません。 どのように計算するのですか?よろしければご回答下さい。

  • 主成分分析について

    主成分分析を行い、主成分ベクトルを求めるためには行列(共分散行列)の固有値問題を 解き、固有値・固有ベクトルを求めればよいですよね。そこで固有値行列(対角成分に固有値 λが並ぶ行列)の固有値の値から累積寄与率を求め適当な次元まで減らすということは わかっています。そこで質問です。 例えば、元々100次元あるとします。固有値問題を解けば、100個の固有値が求まりますよね。 その固有値ひとつひとつに100個の成分を持つ固有ベクトルが存在しますよね。 これを50次元に減らすとします。元々100個固有値を持つ行列から、50個分を用いることになり ますよね。ここで、次元が50になったので固有値と対応する固有ベクトルの成分の数も100から 50に減るのですか?減るとしたら、固有ベクトルの成分からどのように50個取り除けばよいかが わかりません。どうか教えていただきたいと思います。

  • 主成分分析の固有値について

    主成分分析を行うとき、行列の固有値問題を解きますよね。 そこで、対角成分に固有値が降順に並ぶ行列において、 累積寄与率がある値になるまで固有値を上から順番に 足し合わせていくのはわかりました。そこで、質問です。 固有値を降順に並べるとは、負の固有値で大きな値も 含まれるように「固有値の絶対値」で降順なのですか? それとも、正の固有値のみで考えて降順なのですか? 初歩的な質問ですみませんが、どうか教えて頂きたいと 思います。

  • 対角化の問題で(固有値、固有ベクトル)

    固有空間がこんな感じになった場合、固有ベクトルはどうなるんでしょうか? ┌1 0 -1┐┌x1┐  ┌0┐ │-1 0 1││x2│=│0│・・・☆ └0  0 0┘└x3┘ └0┘ この固有空間の次元2と固有値の重複度2は一致しているんで対角化は可能なんですが、 ☆から固有ベクトルって2つ求まるんですか? ☆からわかるのってx1=x3だけで、x2に関する関係が何も出てこないんで困ってます・・・ どなたかご教授お願いします。

  • 主成分分析でのばらつき

    主成分分析において、因子のばらつきが多いところを見つけるには出力結果の何を見ればよいのでしょうか? 例えば、月を変数として、ある商品の価格を全国の都道府県ごとに主成分分析すると、 結果として、固有値、寄与率、固有ベクトル(各月に対して)がでますよね?ここで、全国の都道府県間の価格のばらつきが多い月は何月か見るためには、主成分分析の結果のどこに着目して解釈すればよいのでしょうか? よろしくお願いします。

  • 固有ベクトルの求め方!

    B= | 4 -3| |-1 2| の大きい方の固有値に対する固有ベクトルを求めよという問題がありまして、 僕の解答は(3,-1)となったのですが、解答には(-3,1)と載っておりました。 どちらでも大丈夫なのでしょうか。 参考書の解答を見ると、途中経過を λ=5に属する固有ベクトルv=(x1,x2)を求める。 Bv=5vより | 4 -3| |x1| |x1| |-1 2| |x2| = 5|x2| これより、 4x1-3x2=5x1 -x1+2x2=5x2 ↓ -x1+-3x2=0 -x1+-3x2=o 解を求めると、x1=-3t x2=t ゆえにλ=5に属する固有ベクトルは (-3t, t)=t(-3,1) となっておりました。 僕の解法は、 |λ-4 3| | 1 λ-2| のλに5を代入いたしまして、 x+3y=0となるので、 そこから適当にx=3 y=-1と定めて、 固有ベクトルを(3,-1)と求めました。 参考書の解法である、tに置くやり方の意味も分かりません。 ご教授頂きますようよろしくお願い致します。

  • 正則でない行列の固有値・固有ベクトル

    複数のデータを取得し、それらのデータを用いて「主成分分析」を行うプログラムを実装しようと考えています。そこで、取得したデータから共分散行列を生成し、固有値・固有ベクトルを求めたいのですが、固有値が0になってしまう部分に対応する固有ベクトルは当然求められないですよね。 「ある正方行列Aが正則である必要十分条件は、Aが固有値0を持たないこと」を知りました。 取得した任意の値を成分にもつ行列が正則になるなんて限らないので、この場合は主成分分析は出来ないのですか?それとも、主成分分析では固有値が0になる部分は始めから考えなくていいのですか?どうか教えてください。

  • 主成分分析の途中。固有値の求め方で質問が。。

    今、マンガでわかる統計学 因子分析編を読んでおり、 その中の主成分分析をやってます。 主成分分析を行っていく途中で、固有値を求めていたのですが、 計算途中で、 λ3乗 - 3λ2乗 + 2.7443λ - 0.78534 = 0 というところまで出ました。 これを、どうやってλについて求めればいいのでしょうか? 本では、数学的な詳しいところは省いてあり、 主成分分析の全体の流れの中で、ラグランジュの未定乗数法を使うとだけ書いてありました。 ここで、それを使うのでしょうか? 本には結果だけ書いてあり、 結果は、 固有値λは、 1.6 0.8 0.6  となるようです。 すみませんが、ここの求め方(どんな公式を使うかでもいいです) 丁寧に教えていただけませんでしょうか? よろしくお願いします。 一応、固有値を求めたい元の行列を書いておきます 1 0.19 0.36 0.19 1 0.30 0.36 0.30 1

  • 主成分分析と、共分散行列について

    現在、取得したデータから主成分分析を行うプログラムを実装しています。 扱うデータは、 [変数] x1 x2 x3 ・・・ xn [No. 1] 1 2 5 ・・・ 11 [No. 2] 3 5 10 ・・・ 8   ・   ・ [No. N] 4 6 35 ・・・ 9 のように次元となる変数x1~xnに対してそれぞれ値を取得し、x1~xnを一まとまりとした データ件数がNo.1~No. Nまでデータを取得するとします。 これらのデータを用いて共分散行列を生成し、固有値問題を解くことで主成分分析を行う のですが、ここで質問です。統計的に考えて、より精密に主成分分析を行うには、変数の 個数(n)に対して、データの個数(N)はどのくらい取るのが良いのでしょうか。因みに変数の数は 200程必要とします。