今回は、主成分分析における次元の縮約について、わかりやすく解説します。
高次元のデータを次元の縮約によって低次元化して扱うことができるようになるため、主成分分析はよく使われる多変量解析手法の1つです。
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【関連動画】
▼『主成分スコア』『固有値』『寄与率』による、主成分分析結果の基礎的な解釈ができる！
https://youtu.be/bBEKlulWPH4
▼『因子負荷量』を理解すれば、主成分分析結果がみるみるわかる！
https://youtu.be/iMmegs3oGUM
▼『ソルバー』を使ってExcelで主成分分析をやってみよう！
https://youtu.be/L4G8-uHLdsc
▼なぜn-1で割るのか？がわかる！標本分散と不偏分散の違いと使い分けを徹底解説！
https://youtu.be/LE-sKjbMAA0
▼【試験対策】分散の公式で計算時間短縮！［証明］
https://youtu.be/pnclab6g8w4
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