Python で主成分分析をやってみた

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Python で主成分分析をやってみた

今回は多変量解析手法の１つである主成分分析を行います。 Principal Component Analysis の頭文字を取... 今回は多変量解析手法の１つである主成分分析を行います。 Principal Component Analysis の頭文字を取って PCA と呼ばれます。主成分主成分とはデータのばらつきを表すベクトルです。射影したデータの分散が大きい順に第一主成分、第二主成分 ... とよび、最大でデータの次元数かデータ数(のいずれか小さい方)と同じ数の主成分を持ちます。 info次元数が主成分の最大となるのは計算の過程で求める共分散行列のサイズが次元数となるからですが、データ数によっても主成分が制限されるのは、データ数以上の主成分(直行するベクトル)は分散がほぼ０で意味のある値にならないためだそうです。 (@nishio さんから教えていただきました。もし誤解してたら訂正ください！)第一主成分の傾きは主成分(ベクトル)とデータの距離合計が最小になるような直線です。このように言うと

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