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色々と考えてみる: 文系のための「主成分分析の可視化」(1)
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色々と考えてみる: 文系のための「主成分分析の可視化」(1)
前回までは、主成分分析の仕組みについて整理してきた。 主成分分析というのは、分散共分散行列と相関係... 前回までは、主成分分析の仕組みについて整理してきた。 主成分分析というのは、分散共分散行列と相関係数行列と深い関係があって、 これらの見通しをより良くするために、ある種の変換を掛けるであった。 重要なことは、変数が多いと変数間の関係が複雑になりすぎるので、 変数間の関係を本質を変えずに取り除き、対象間の関係のみに焦点を絞ること。 ところで、主成分分析を2〜3変数のデータに対して用いている例を見かけるが、 実は、少ない変数の場合は、分散共分散行列と相関係数行列を見ても混乱しない。 したがって、散布図行列を観察するだけで十分に解釈できる場合が多い。 状況に合わせて、適切な方法を選択することが重要である。 重回帰分析や偏相関係数を観察するという方法もある。 さて、少し話が逸れたが、本日は、主成分分析の解釈について整理する。 正確には、主成分得点と主成分負荷量を可視化し、 それらから適切な解釈を導