Pythonで主成分分析 - old school magic概要 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)とは、 データの無相関化 データの次元の削減 を行う手法です。 簡単に言うと、データを分析しやすいように再構成し、可能なら次元を下げることです。 なぜ次元を削減する必要があるかと言うと、機械学習や統計において、データの次元が大きすぎると認識精度が悪くなる、次元の呪いという現象を回避するためです。 (2次元や3次元に変換できると可視化できる、というメリットもあります。) 今回は、Pythonを使って主成分分析を試してみようと思います。 主成分分析の例 ライブラリとしてscikit-learn、テストデータとしてiris datasetを用います。 scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリです。主成分分析も実装されています。 導入等については、次の記事をご参照ください。 MacでPython
