主成分分析（PCA）とは、多変量データから、元のデータをできるだけ損なわずに、より少ない変数でデータを表現するための統計的手法です。多数の変数を少数にまとめて、データの全体像を把握しやすくすることが目的です。
主成分分析の概要:
- 多変量データの要約:多くの変数を持つデータ（例：アンケートの回答項目、テストの点数など）を、より少ない変数（主成分）にまとめて表現します。
- 次元の縮約:高次元のデータを、低次元の空間に圧縮します。例えば、10個のテストの点数データから、総合力や文系/理系の能力といった2,3個の主成分で表現できるようになります。
- 情報の損失を最小限に:主成分分析では、データの分散を最大にするように軸（主成分）を選び、元のデータの情報をできるだけ保持します。
- 視覚化:主成分分析の結果は、2次元や3次元のグラフで可視化することで、データの全体像を把握しやすくなります。
主成分分析の活用例:
- マーケティング:顧客の購買履歴やアンケート結果などから、顧客の行動パターンや好みを把握する。
- テスト結果の分析:学生の成績データから、総合的な学力や得意分野を把握する。
- 機械学習:特徴量の次元削減、データの前処理。
- 画像処理:画像データの次元圧縮。
主成分分析と因子分析の違い:
主成分分析と因子分析は、どちらも多変量データの次元削減に用いられますが、目的が異なります。
- 主成分分析:データの分散を最大にするように主成分を抽出します。元の変数の線形結合で主成分を表現します。
- 因子分析:観測された変数間の相関関係に基づいて、潜在的な因子を抽出します。
主成分分析の結果の解釈:
- 固有値:各主成分がどの程度データを説明しているかを表します。
- 寄与率:各主成分が全体の分散に占める割合を表します。
- 累積寄与率:複数の主成分で全体の分散をどの程度説明できるかを表します。
- 主成分負荷量:各主成分が元の変数とどの程度相関しているかを表します。
- 主成分得点:各データが各主成分でどのように表現されるかを表します。
主成分分析は、データの全体像を把握しやすくするための強力なツールです。特に、多変量データを取り扱う際に、データの解釈や可視化を容易にするために有効な手法です。
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