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主成分分析(PCA)
一言でいうと
主成分分析とは、多くの変数を、データの特徴をできるだけ残した少数の新しい変数へまとめる方法。
ポイント
- 複数の変数の重み付き和で「主成分」を作り、データの次元を減らす。
- 第1主成分は最も大きなばらつきを捉え、次の主成分はそれと直交する別のばらつきを捉える。
まちがえやすいポイント
- クラスター分析は似たデータをグループ分けする。主成分分析は表す軸・変数をまとめる。
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更新日:2026-09-07 · 編集・確認:kakoloop · 編集方針