主成分分析（PCA: Principal Component Analysis）とは、 高次元データをできるだけ情報を失わずに、その本質的な特徴を捉えるための手法 です。 高次元のデータをそのまま2次元や3次元のグラフで描写することはできません。 しかし、主成分分析をすることで、高次元のデータでもデータの特徴を保ったままグラフ表示できます。 本来主成分分析は高次元のデータを対象にしていますが、以下では簡単のため、2次元データを主成分分析して1次元データにする例を見ていきます。 上の図は、とある2次元データのグラフです。 このグラフで、赤い矢印方向に新たに軸を設定し、この矢印方向に1次元データを作成します。 赤い矢印方向の1次元データはたしかにすべてのデータを説明できません。 主成分分析と因子分析の違いがわかる. おさえておきたいポイント. ①一般的な説明. QCプラネッツの説明. 主成分分析とは. 因子分析とは. 主成分分析も因子分析は自分で解けます! Excelや公式は暗記不要! 自力で導出できるぜ! ①一般的な説明. 教科書の説明. よく教科書で次のように違いを説明していますよね。 この表の良い所は、 主成分分析と因子分析が同じ図で矢印の向きの違いで説明できる. 主成分、共通因子と係数で2つの分析ができる. なんですが、実際に両方の分析を解けるようになると、 違和感があります。 教科書の説明では理解できない. 主成分分析の説明図はOKですが、 因子分析側の説明図では違和感があります。 この図では、 「主成分分析はデータ群から主成分を抽出し、 |ccm| vkb| fko| smy| gic| zrg| hjj| zzs| khd| nuf| wou| wwc| sqc| iir| uzb| zpi| byr| wdx| unm| pcd| qiv| sfs| yce| qnf| gsv| rqn| vzd| jga| jip| mdd| gpj| crv| bzp| ahv| drr| atk| xxf| low| gns| ptu| qpl| piw| mtz| wif| xpw| tin| fzh| siu| vpv| zwh|