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2 months ago

👨‍💻#覚えておきたいデータサイエンス用語☝️ ■主成分分析【principal component analysis】 多変量を少数の主成分に集約する（次元削減する）手法。分析結果の成分が複数の変数の分散を説明し、成分間は互いに無相関なため多重共線性問題を避けられる。回帰分析など説明変数が多い場合多く用いられる。

👨‍💻#覚えておきたいデータサイエンス用語☝️ ■主成分分析【principal component analysis】 多変量を少数の主成分に集約する（次元削減する）手法。分析結果の成分が複数の変数の分散を説明し、成分間は互いに無相関なため多重共線性問題を避けられる。回帰分析など説明変数が多い場合多く用いられる。