Now Loading...

Now Loading...

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)

<個人向け>G検定&E資格オンライン講座の紹介

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