プログラム・コード販売にあたっての『あいさつ』・『心構え』はこちらをご覧ください。

[New] 堀江貴文さん(ホリエモン)のメルマガ[Vol.359]における副業紹介において、このプログラム・コード販売が、なんと １番 に紹介され評価していただきました！

公開しているデータ解析・機械学習・データマイニング関係のプログラム・コードをまとめておきます。ご興味のある方はぜひご利用ください！なおこちらは随時追加していきます！ご要望があればおっしゃってください！

見える化・可視化・低次元化

• 複数の見える化・可視化手法を一気に行い、結果を比較 R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• 主成分分析(principal component analysis, PCA) スマホ用 教科書
• カーネル主成分分析 (kernel principal component analysis, KPCA)
• 因子分析(Factor Analysis, FA) MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• 自己組織化マップ (Self-Organizing Map, SOM)
• Generative Topographic Mapping (GTM) R言語
• Generative Topographic Mapping (GTM) の４つのパラメータを自動的に最適化 R言語(note) R言語(SPIKE)
• 多次元尺度構成法 (Multi Dimensional Scaling, MDS) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• Isometric Mapping (Isomap) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• Locally Linear Embedding (LLE) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (tSNE) R言語 Python言語
• 独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA) R言語 Python言語

前処理

• Kennard-Stone(KS)アルゴリズムによるトレーニングサンプルとテストサンプルの選択 MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
• 近い２つのサンプルの間の距離に基づいてモデル検証用サンプルを作成 MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)

クラスタリング

• 階層的クラスタリング (クラスター分析)
• Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) R言語 Python言語
• k平均法(k-means clustering) R言語 MATLAB言語 Python言語
• Affinity Propagation(AP) R言語 Python言語
• 混合ガウスモデル(Gaussian Mixture Model, GMM) R言語 Python言語
• Maximum Information Coefficient(MIC)～変数間の非線形性を考慮した相関係数～ R言語

変数選択

• 複数の変数選択手法を一気に行い、総合的に評価するプログラム R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE) 
• ステップワイズ法による変数選択 R言語
• Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO) R言語 MATLAB言語 Python言語
• Genetic Algorithm-based Partial Least Squares(GAPLS) R言語
• Rough Set Theory (RST) R言語
• PLSの繰り返し計算による変数選択 MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)

回帰分析・クラス分類

• 複数の手法で回帰分析を一気に行い、ダブルクロスバリデーションでモデルの評価をするプログラム MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
• 複数の手法で二クラス分類を一気に行い、ダブルクロスバリデーションでモデルの評価をするプログラム MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
• 複数の手法で多クラス分類を一気に行い、ダブルクロスバリデーションでモデルの評価をするプログラム MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
• 部分的最小二乗法(Partial Least Squares, PLS) スマホ用
• サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM) スマホ用
• サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)＋One-Class SVM(OCSVM) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• 多クラス分類用のSVM MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• 多クラス分類用のSVM＋One-Class SVM(OCSVM) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)
• サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)＋One-Class SVM(OCSVM) R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• ディープラーニング R言語で回帰分析
• k最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)
  MATLAB言語でクラス分類(note, SPIKE, AnyPay)
  R言語でクラス分類(note, SPIKE, AnyPay)
  Python言語でクラス分類(note, SPIKE, AnyPay)
  R言語で回帰分析(note, SPIKE, AnyPay)
  Python言語で回帰分析(note, SPIKE, AnyPay)
• 決定木 (Decision Tree, DT) R言語で回帰分析 R言語でクラス分類 MATLAB言語で回帰分析 MATLAB言語でクラス分類 Python言語で回帰分析 Python言語でクラス分類
• ランダムフォレスト(Random Forest, RF) 回帰分析 クラス分類
• 線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) R言語 MATLAB言語 Python言語
• 二次判別分析(Quadratic Discriminant Analysis, QDA) MATLAB言語(note) MATLAB言語(SPIKE) MATLAB言語(AnyPay) R言語(note) R言語(SPIKE) R言語(AnyPay) Python言語(note) Python言語(SPIKE) Python言語(AnyPay)
• ガウシアンプロセス (Gaussian Process, GP) R言語 Python言語
• Adaptive Boosting (AdaBoost) R言語 MATLAB言語 Python言語
• 単純ベイズ分類器[ナイーブベイズ(Naïve Bayes, NB)分類器] R言語 MATLAB言語 Python言語
• PCAとPLSとを組み合わせた半教師あり学習(半教師付き学習)による回帰分析 R言語 Python言語 MATLAB言語
• 独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)と単純ベイズ分類器[ナイーブベイズ(Naïve Bayes, NB)分類器]とを組み合わせた半教師ありクラス分類 R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• Label Propagation(LP)＋サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)で半教師あり学習によるクラス分類(多クラス分類にも対応) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• Label Spreading(LS)＋サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)で半教師あり学習によるクラス分類(多クラス分類にも対応) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• 高い予測精度を持ち、かつ解釈が容易なモデル構築手法 回帰分析・R言語
• 教師あり自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)による回帰分析 R言語(note) R言語(SPIKE)
• 教師あり自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)によるクラス分類 R言語(note) R言語(SPIKE)
• 自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
• Generative Topographic Mapping(GTM)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
• Kernel Principal Component Analysis(KPCA)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
• 自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
• Generative Topographic Mapping(GTM)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM) R言語(note) R言語(SPIKE)
• Kernel Principal Component Analysis(KPCA)→多クラス分類サポートベクターマシン(Multiclass Support Vector Machine, MSVM) R言語(note) R言語(SPIKE)

データ領域の設定

• One-Class Support Vector Machine (OCSVM) R言語 Python言語

外れ値検出・異常値検出

• 主成分分析(PCA)からのT2統計量・二乗予測誤差 (Squared Prediction Error, SPE) (もしくはQ統計量) R言語 Python言語 MATLAB言語

予測・設計

• Efficient Global Optimization(EGO)による実験結果から機械学習・統計的に次の実験候補の計算 R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)
• 目的変数が複数のときのEGO R言語(note) R言語(SPIKE) Python言語(note) Python言語(SPIKE)

ご案内。

• 実践的なデータ解析の手順
• データ解析の手順の各段階における手法
• 公開中のプログラム・コード一覧(実用的かつ実践的なデータ解析・機械学習・データマイニング)
• 主成分分析(PCA)の進化する入門書・実践書～数式なしの導入から実践的応用・結果の解釈まで～（随時更新）
• 20人の学生に対する研究テーマの決め方

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