機械学習・教師なし学習No.053 / 293
正式名Principal Component Analysis
データのばらつきが大きい方向(主成分)を見つけて、少ない次元にまとめる次元削減の方法。
次の説明に当てはまる用語はどれか。
データどうしの距離(似ていなさ)をなるべく保ったまま、低い次元に配置する方法。