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【主成分分析最終回】缶コーヒー総合力1位はどれだ？「コク」「香り」「酸味」の主成分得点を求め、散布図を描いて解釈する
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主成分分析とは｜市場調査・アンケート調査のマクロミル
主成分分析のモデルと基本式 主成分分析とは、多変量データを統合し、新たな総合指標を作り出すための手法といえます。多くの変数に重み(ウェイト)をつけて少数の合成変数を作るのが主成分分析です。重みのつけ方は、合成変数ができるだけ多く元の変数の情報量を含むようにします。できるだけ多くの情報をもつ合成変数(主成分)を順次作っていきます。 主成分分析の手順 合成変数ができるだけ多くの情報量を持つようにするため、データの散らばり具合(分散)に着目します。分散＝情報量といえるからです。 平面で示すためにデータが2次元(2変量)の場合で考えてみましょう。 下図のようなデータがあった時、データの分散が最も大きくなる方向に軸をとり、これを第1主成分とします。第1主成分だけでは元のデータが持っていた情報をすべて表すことは不可能です。そこで、次に分散が大きくなる方向に軸を取り、これを第2主成分とします。第2主
主成分分析の基礎知識
検索エンジンから直接きたひとは、フレーム目次が便利です。ここは ４章から入ります。 お急ぎで「主成分分析とは」を知りたい方は簡略版へどうぞ。 エクセルで層別散布図・等高線図を描きたい人は（おまけ）へ。 主成分といえば、むずかしそうに聞こえる。でももう君達は高校生のときに学校で教わっているのさ。 X軸とY軸の散布図を書いて、点々の真中ほどに直線を引いたろう？あれが第1主成分。 一番データの点々の広がった部分に直線を引いたはずだね。 第2主成分は、XとYの平均値（重心）を通って、第1主成分である直線に直角の線を引くと出来上がり。 主成分分析の計算過程を数学音痴向けに説明するね。 空中にまとまった点々があるから思い浮かべなさい。カトンボが空中を舞っている姿とか、子魚が群れをなして泳いでいる姿を思い浮かべるのじゃよ。 点々の分布が一番広がったところに、重心をとおってまず最初の直線を引きます。 フラ
（おまけ） 早わかり 主成分分析
第４章 本文に戻る 第２章 主成分分析の使用事例へ （おまけ） 早わかり 主成分分析 主成分分析は英語では ＰＣＡ: Principal Components Analysis といいます。 主成分分析だけだと、それは主成分スコアの計算方法です。 一般に言葉では次のように説明されます。すべて同じことの説明です。 説明変量の圧縮 多変数から少数の総合的指標にする 多変数から少数の合成変数にする データの低次元化 データの圧縮または縮約 情報の簡素化・要約 現在では主成分分析はその計算結果につづけて他の手法に使うのがふつうです。こうしたその他の手法まで含めて主成分分析としてあつかわれます。 ＜主成分分析で行うこと＞ これまで 主成分スコアの計算 これから 多変数から複数のメカニズムの分離（主成分スコアの計算と同じ。利用目的が異なる） メカニズム提示（因子負荷量と相関方向） 主成分回帰（単純な曲
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