テクノロジ系 / 基礎理論
主成分分析
主成分分析は、多数の変数を少数の代表的な軸にまとめ、データの特徴を見やすくする分析手法です。
もう少し詳しく
主成分分析では、身長・体重・売上・来店回数など複数の変数が持つ情報を、できるだけ失わないように少ない指標へ変換します。高次元データを可視化したり、似た傾向を持つデータを把握したりするときに使います。
試験での見方
例：学生の国語・数学・英語・理科・社会の点数を、総合学力や理系傾向のような少数の軸で捉えます。
テクノロジ系 / 基礎理論
主成分分析は、多数の変数を少数の代表的な軸にまとめ、データの特徴を見やすくする分析手法です。
主成分分析では、身長・体重・売上・来店回数など複数の変数が持つ情報を、できるだけ失わないように少ない指標へ変換します。高次元データを可視化したり、似た傾向を持つデータを把握したりするときに使います。
例：学生の国語・数学・英語・理科・社会の点数を、総合学力や理系傾向のような少数の軸で捉えます。
「多くの変数を、情報量を保ちながら少数の主成分に要約する」と押さえます。クラスタ分析のようにグループ分けを直接行う手法ではありません。