30分でわかる機械学習用語「次元削減(Dimensionality Reduction)」 - Qiita機械学習用語としての「次元削減(Dimensionality Reduction)」について、「次元削減という言葉を初めて聞いた」という程度の方を対象に、次元削減の目的・方法から、どんな方法で実現するのかという話までを説明する記事です。 なお、いろいろと日本語訳にブレがあるようですが、「次元削減」で通します。 本記事は、courseraで提供されているAndrew Ng氏の機械学習講義の内容を参考に、「次元削減」に関して説明するものです。 また、本記事では、「次元削減」の手法として、主成分分析(PCA:Principal Component Analysis)を取り上げます。 次元削減とは？ 「次元削減」とは、文字通り、データの次元数を減らすことです。 ここでいう「次元数」は、データセットのフィーチャーの数と言い換えることができます。 以下に次元削減の例を示します。 上図上は身長と体重の関
