Now Loading...

Now Loading...

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。
  • 正解を見る
  • 解説を見る
    主成分分析とはデータから「主成分」という新たな特徴量を求める手法です。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第4章 4-1 P134-135) (参考: G検定公式テキスト 第1版 P105)

    👉G検定の受験対策は約1,000問収録の「G検定実践トレーニング」へ

次元削減で有名な主成分分析(PCA)アルゴリズムを体験

次元削減アルゴリズムで最も有名な主成分分析(PCA)の理論や数式を交えた解説記事を公開しています。ワインデータを用いた次元削減を Python コードの実行ができる記事でリアルな体験ができます。ぜひご覧ください。

次元削減アルゴリズムで有名な主成分分析(PCA)をわかりやすく解説【Pythonコード付】

👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」(東京大学松尾豊先生監修)へ

人工知能基礎講座を提供中

人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか? 人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。

サンプル動画

人工知能基礎講座はこちら↓ zero to one G検定 人工知能基礎 jdla

AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座

G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。 zero to one E資格 jdla

zero to oneの「E資格」向け認定プログラム

日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。 厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円~(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ zero to one E資格 jdla

関連ワード

機械学習の具体的手法

教師あり学習

教師なし学習

強化学習

モデルの評価