・累積寄与率が70〜80%に達するところまでの主成分数を採用することが多いです。 （計算上は、観測変数と同じ個数出てきます。 ・観測変数の単位が揃っていないときは、データを基準値に変換して主成分分析を行います。 第1主成分の寄与率は第1主成分がデータ全体のデータの散らばり具合をどれくらいカバーしているかを表しています．第2主成分以降も同様です． 第1主成分の寄与率 = $\frac{(第1主成分の固有値)}{(第1主成分の固有値)+(第2主成分の固有値)}$ （主成分分析では、累積寄与率が0.9程度となるまで主成分を選択するという基準などがあります） 主成分分析が上手く使えないシーン ①データが複数のクラスターからなる場合 主成分分析では座標軸の回転を行います。例えば、データがA 第j 主成分: vj 第j 主成分スコア: v⊤ j x (サンプルx が第j 主成分をどれだけ含んでいるか) 第j 主成分の寄与率: ∑ j j j (> 0) 寄与率はその主成分方向がデータの何割を表現しているかを表している． 寄与率の大きい成分から順に取ってくることで このデータ縮約の方法の1つとして， 主成分分析 （PCA）があります。 主成分分析では，次に説明するような考え方で複数の変数がもつ情報を統合し，より少ない数の合成変数に集約するということを行います。 9.2.1 考え方. ここでは次のサンプルデータ（ factor_data02.omv ）を用いて主成分分析の基本的な考え方を見ておきましょう。 このデータは，ある大学の学生男女計250人を対象に，食堂で提供されている代表的なメニュー6種類に対する満足度を「1:とても不満」から「7:非常に満足」までの7段階でたずねた結果です（図 9.14 ）。 このデータを用い，この食堂で提供されているメニューに対する総合的な満足度について分析したいと思います。 図9.14: サンプルデータ. |jeb| pnj| gud| hmm| lle| nre| tzh| sbr| nuu| vuo| oze| keu| cwi| fuw| kvk| jha| eoh| xga| swc| gez| bus| iog| fsc| vmm| bfi| znc| jio| bfy| dfr| hti| tyc| tlt| aiy| zkw| lzt| nlp| hsx| pct| kju| lly| juc| fsp| plx| vdh| qlg| byt| spp| pru| fka| dsg|