軸をクラスタリングする

nishio.icon

PCAを寄与率を見て適切に分割することが可能ではないか

軸をクラスタリングする

N本の軸がある、2本ずつ取れば情報のロスはないが、数が多くなってしまう

gpt.icon

例えば、各変数をX軸とY軸に順次割り当て、全てのペアの散布図を一度に表示することで、相関関係や分布のパターンを素早く確認することができます。特に多次元データの可視化に有用です

実際には3本以上でもあまりロスの増えない組み合わせがあるはず

問題を簡単にする

N本の軸を2つのグループに分けて、それぞれでPCAをしたときに「失われる情報」である3次元以降の分散を最小化したい

最適化問題

既存のアルゴリズムに帰着しそう

gpt.icon

PCAの軸をクラスタリングし、情報のロスを最小化しながら適切に分割するというアイデアは、確かに興味深いです。この問題は、次のように考えるとシンプルになります。

目的: N本の軸を2つのグループに分け、それぞれでPCAを適用した際に、3次元以降の情報（分散）が失われるのを最小化する。

アプローチ: 各軸が説明する寄与率を基に、類似した軸をクラスタリングすることで、軸をグループ化できます。これにより、情報のロスを抑えつつ、次元削減の効率を高めることが可能になります。

最適化問題としての定式化: 失われる分散を最小化するため、軸の分割をパラメータとし、寄与率の最大化を目指す最適化問題に帰着できます。この手法は、K-meansなどのクラスタリングアルゴリズムや、変分法に近い考え方で既存のアルゴリズムに帰着できる可能性があります。

軸の寄与率を活用するこの手法は、次元削減の新しいアプローチとして、現実的に応用できるかもしれません。

gpt.icon

PCAの軸をクラスタリングして、情報ロスを最小化しながら分割するという考え方は、いくつかの既存のアプローチと関連しています。特に、次元削減やクラスタリングの分野では、いくつかの最適化技法が使用されています。

通常のPCAの特に欠点は、主成分が通常、すべての入力変数の線形結合であることです。SPCA は、少数の入力変数 (SPC) の線形結合であるコンポーネントを見つけることで、この欠点を克服します。

クラスタリングと次元削減の統合: PCAとクラスタリングを組み合わせて、データの構造をより効率的に表現する方法も研究されています。例えば、クラスタリングによりデータをグループ化し、その後でPCAを行うことで、クラスタごとに情報を失わないようにする手法があります。これにより、クラスタ間で情報の重複を減らし、次元削減の効果を高めることができます​

ハイパーパラメータの最適化: PCAやクラスタリングの際に、いくつの軸（主成分やクラスタ）を選択するかという問題は、ハイパーパラメータの最適化の一部と捉えられます。クロスバリデーションを用いて、情報ロスを最小化するような最適な軸の数やクラスタの数を選択する方法が提案されています​

これらの手法を組み合わせることで、軸のクラスタリングや分割における情報ロスの最小化が実現できる可能性があります。

gpt.icon

共分散行列が与えられ、軸を2つのグループに分けた際に「失われる情報」を最小化する方法は、最適化問題としての定式化が鍵となります。この問題は、次の手順で解くことが考えられます。

1. 目標設定:

各グループでPCAを実行し、失われる3次元以降の分散を最小化したい。

2. 共分散行列の分割:

共分散行列はデータの各次元間の関係を表します。軸を2つのグループに分けるということは、共分散行列を適切に2つの部分に分け、それぞれで分散の最大化を図ることに相当します。

1. 行列のブロック化:

共分散行列を2つのグループに分けるという発想は、行列をブロック化することと類似しています。行列のブロック化では、行列を複数の部分に分割し、それぞれの部分での特徴や関連性を評価します。この方法を用いることで、各ブロック（グループ）が最適な構造を持つように調整でき、情報のロスを最小限に抑えることが可能です。

2. 低ランク近似:

低ランク近似は、共分散行列を分割した際に失われる情報を最小化する手法としても適用できます。行列のランクが低い場合、それはデータの次元が実際にはより少ない変数で表現可能であることを示します。したがって、低ランク近似を適用することで、3次元以降の分散が最小となるような最適な分割を見つけることができます。このアプローチは、行列の特異値分解（SVD）などの手法と密接に関連しています。

3. 関連するアルゴリズム:

特異値分解（SVD）: 共分散行列に対してSVDを適用することで、低ランク近似を得ることができます。これにより、行列をランクの低い形に分割し、失われる情報を最小化する分割が可能になります。

ブロック行列分解: 行列をブロック単位で分割し、それぞれのブロックに対してPCAを適用する手法です。このアプローチは、データの構造を反映し、次元削減の効果を高めます。

行列のブロック化や低ランク近似は、次元削減やクラスタリング問題において非常に強力なツールであり、共分散行列を適切に分割して情報ロスを抑えるための最適化に役立つでしょう。

3. 情報ロスの定量化:

各グループにおける「情報のロス」は、PCAで説明されない3次元以降の分散に相当します。これは、選択した主成分が全体の分散をどれだけ捉えたかに依存します。このため、各グループに分けた際の寄与率（説明される分散の割合）を計算し、3次元以降の寄与率が最小になるように分割を最適化する必要があります。

4. アルゴリズム:

この最適化問題は、クラスタリングアルゴリズム（例えば、K-means）とPCAを組み合わせて解くことが可能です。共分散行列の軸（変数）をクラスタリングし、各クラスタ内でPCAを適用します。その際、クラスタ内の3次元以降の分散が最小になるように軸を分けることが目標です。

gpt.icon

軸をK-meansでクラスタリングするために、軸に対する距離を定義する必要があります。この問題において軸は、各変数に相当しますので、変数同士の距離を定義するためのいくつかの方法が考えられます。

1. 共分散に基づく距離:

変数同士の相関や共分散を距離の基準として用いることができます。具体的には、変数間の共分散値を用いて、相関の高い軸同士を「近い」と見なし、K-meansクラスタリングを行うことができます。この場合、以下のような距離指標が考えられます。

1 - 相関係数: 相関が高いほど距離が小さく、相関が低いほど距離が大きくなるため、相関係数を使って軸のクラスタリングが可能です。

Mahalanobis距離: 共分散行列を利用した距離で、軸の間の相関を考慮した距離を定義できます。

2. 主成分ベースの距離:

PCAによって得られた主成分の軸に基づいて、各変数の主成分空間における位置をベクトルとし、これらのベクトル間の距離を計算することができます。例えば、ユークリッド距離やコサイン類似度を使って変数間の距離を計算し、それを基にK-meansを適用します。

軸自体をいきなりクラスタリングしなくても、PCAの結果の第一第二主成分軸に対する近さは各軸の単位ベクトルの投影後のベクトルでわかるか

これは結局1回PCAをして、それからそこに情報があまり出てない軸を選んで再度PCAすることになるか

loadingが0になった軸が、2枚目の地図に採用されるべきもの

「全部保守リベラル軸と相関が強いですね」となってしまう

というか強く分断してる軸を平均化したようなものとして第一主成分軸が生まれてるのでは

3. クラスタリング後の最適化:

変数同士の距離に基づいて初期クラスタリングを行い、その後、クラスタ内でのPCAにより情報のロス（分散の未説明部分）を最小化するように最適化を進めます。このように、距離の定義を工夫し、軸を適切にグループ化することで、3次元以降の分散を抑えることが可能です。

これらの方法により、軸に対する距離を定義し、K-meansによるクラスタリングを適用することができるでしょう。

5. 実用的な手法:

具体的には、以下のアルゴリズムが適用可能です：

K-meansクラスタリング: 共分散行列の軸を、K-meansを用いて2つのグループに分割し、それぞれのグループでPCAを適用する。

交差検証: 分割したグループでの分散が最小となるように、交差検証を用いて最適な分割を見つける。

このように、共分散行列の軸をクラスタリングし、各クラスタ内でPCAを行うことで、情報ロスを最小化する最適な分割を求めることが可能です。