新しい統計手法を用いた臨床データの解析の試み
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従来の多変量解析は、研究者が統計モデルを構築し、既存の仮説を検証する目的で使われることが多かった。例えば、回帰分析や主成分分析などは、研究者の事前の知識や仮説に基づいてデータを解析する方法であった。
一方で、AIアルゴリズム、特にディープラーニングや機械学習は、仮説を立てる必要なく膨大なデータからパターンや関連性を自動で抽出できるんだ。それに、AIは非線形な関係性や複雑な構造を扱えるという点でも強い！例えば、画像診断データやゲノムデータの解析において、AIは従来の方法では捉えきれない情報を見つけることができる。
でもね、それぞれの方法には弱点もあって、従来の統計学的アプローチは透明性が高いけど、大規模データでは力不足になることがある。一方、AIはデータ量が多いほど力を発揮するけれど、その解釈が難しい場合があるんだ。ぼくたちのようなデータ解析好きには、この違いをうまく活かして使い分けることが求められるかも
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Rでクラスタリング結果から元の特徴ベクトルの番号を表示する方法を以下に簡単に説明します！✨
R
# 仮のデータとクラスタリング結果
data_points <- c("X1", "X2", "X3", "X4")
labels <- c(0, 1, 0, 1) # 各データポイントのクラスタ
# クラスごとに番号を整理
class_dict <- split(1:length(labels), labels)
print(class_dict)
# 結果:
# $`0`
# [1] 1 3
#
# $`1`
# [1] 2 4
split()関数を使うことで、クラスタごとに対応するデータポイントのインデックスをまとめることができます！もし他に考えたいポイントや詳しいデータ構造があれば教えてくださいね。💧✨
2025年5月27日 | カテゴリー：その他 |
