pythonで主成分分析(Scikit-learn版,pandas&numpy版)（【高等学校情報科 情報Ⅱ】教員研修用教材） - Qiita

はじめに 主成分分析とは、対象の特徴を表す多変量のデータから複数の変数をまとめて主成分（特徴量）を作成する手法です。 次元削減が行える手法であり、データの構造を見やすくしたり、機械学習の計算量を削減して計算スピードを向上させたりすることができます。 簡単に言うと、相関のある多変量のデータを、ばらつきの方向と大きさに注目してより相関の少ない関数により、データを表現する手法です。 今回は、文部科学省のページで公開されている情報Ⅱの教員研修教材内の「主成分分析と次元削減」で取り上げられているものをpythonで実装しつつ、仕組みを確認していけたらと思います。 教材 高等学校情報科「情報Ⅱ」教員研修用教材(本編)：文部科学省 [第3章 情報とデータサイエンス 前半 (PDF:8.9MB)](https://www.mext.go.jp/content/20200702-mxt_jogai01-00