次元削減手法（まとめと実装）PCA, LSI(SVD), LDA, ICA, PLIS - Qiitaはじめに この記事では次元削減法のまとめを載せてます。まとめ要素を強めたかったので詳細な数式等は載せていません。毎回の終わりにもっと詳しいことが書かれている参考文献等を載せているのでご自由に閲覧してください。また間違え等があった場合は下のコメント欄か編集リクエストで教えて頂けると有難いです。 目次 PCA (主成分分析) LSA(SDA) (潜在意味解析 (特異値分解)) LDA (線形判別分析) ICA (独立成分分析) PCA (主成分分析) WHAT: PCAとはWikipediaによると、「主成分分析（しゅせいぶんぶんせき、英: principal component analysis; PCA）とは、相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法[1]。データの次元を削減するために用いられる。主成分を与える変換
