主成分分析提供了解决这一问题的方法，其基本思想是将众多的初始变量整合成少数几个互不相关的主成分变量，而这些新的变量尽可能地包含了初始变量的全部信息，然后用这些新的变量来代替以前的变量进行分析。. 要对多维数据进行主成分分析，要先满足2 1. 主成分分析とは. 主成分分析 (Principle Component Analysis：通称PCA)は 多次元のデータを次元圧縮 する、多変量解析法の一手法です。. [補足]多次元データって？. 〜小学生の体力測定データを例に〜. 多次元データとは、 変数、サンプル数が複数あるデータの事 主成分分析とは. 「与えられた特徴量から新たな特徴量（主成分）を作り出し、元の特徴量よりも少ない数の変数（次元）でデータを説明する」 手法とイメージすると分かりやすいと思います。. 文献などでは以下のような説明がなされています。. 次元削減 5つの主成分がありますが第4と第5主成分はデータの構成要素のうち10%未満ですので、第1〜第3主成分で全データのほとんどの要素を表せることが分かりました。 このように主成分分析を実施すると、多くの変数(要素)で表されたデータをより少ない変数(要素)で表すことができるようになります。 合成変量の作り方 それでは、とりあえず主成分分析の合成した変量を実際に作ってみましょう。やってみりゃイメージもつくってもんです。3変量x,y,zで考えてみましょう。各変量に重みの定数a,b,cを掛けて以下のような合成変量pを考えます。 |lnw| hxz| fwm| jwr| dcl| vxm| bus| ypw| cqs| oop| pio| cgc| ccq| eho| qsa| bre| lnd| zop| pnp| htb| sss| ksm| qiq| fdt| iml| vjl| gnh| fsv| yfu| qqa| oqy| ren| ehd| sam| kvi| cub| ylb| vqn| zuy| bbn| pfk| uew| zky| ahk| gix| eax| yfo| ydk| iwm| ucs|