主成分分析 - Wikipedia

関連する手法[編集] 主成分分析は因子分析によく似ている。因子分析は、データの背後にある構造に関する分野固有の仮設と、主成分分析の場合とはわずかに異なった行列に対する固有ベクトルを求める手法である、と要約できる。 主成分分析は正準相関分析 (canonical correlation analysis; CCA) とも関わりがある。正準相関分析は二つのデータセット間の相互共分散に基いて座標系を定める手続きだが、主成分分析は単一のデータセットの分散に基いて座標系を選択する手法である[7][8]。 詳細[編集] 数学的には主成分分析はデータの基底に対し直交変換（回転）を行い、新たな座標系を得ることであり[9][要ページ番号]、新しい座標系はその第一成分（第一主成分と呼ばれる）から順に、データの各成分に対する分散が最大になるように選ばれる。 以下では、データ行列 X として、各列の標本平均が 0

[knmsyk]

複数の変数間の共分散（相関）を少数の合成変数で説明する手法。 共分散行列の固有値問題の解として得ることができる。

[not_equal]

主成分分析