主成分分析 (PCA)
主成分分析 (PCA)
主成分分析（PCA）とは、多くの説明変数を持つデータを要約し、新たな説明変数（主成分）にすることでその内容を理解しやすくする分析手法です。
例えば、賃貸において部屋の広さと家賃という二次元のデータがあった際、これらに相関があれば一次元のデータにまとめることができます。勿論要約によって情報量は必ず失われますので、この損失をなるべく小さくするようにするのが重要です。
クイズ
主成分分析について述べた以下の文章において､空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ｡
主成分分析とは、（ア）ための手法である。データの次元数を削減することで、計算コストを節約したり次元の呪いを抑制できる。
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