するため、変数のセンタリングが必要になるわけです。表現されるバイナリの変数やダミー変数のときでも、センタリングをしましょう。数の割合であり、その値を引くことに意味はないと考えるかもしれません。基づく変数の、線形結合で表されます。変数だとしても、主成分は連続的な変数であり、正規分布に従うかもしれません。変数であったとしても、センタリングを行いましょう。いろいろな単位系があるときには、変数ごとにスケールが全く異なります。センタリングだけでなく、スケーリングも必ず行いましょう。バイナリ変数やダミー変数であったりしても、基本的にはスケーリングを行ってください。アルゴリズム的に、分散の大きな変数の主成分に対する影響が大きくなってしまいます。主成分を見たときに、たまたま分散の大きかった変数とほとんど同じ、といった状況も起こります。分散の大きな変数も小さな変数も、同じように見てデータセット全体の様子を可視化できるようにするため、すべての変数にスケーリングを行うわけです。逆に、分散の大きさに比例して、主成分に対する変数の重みを大きくしたいときには、スケーリングは行いません。わたしの経験の中では、ほとんどスケーリングを行わないほうがよいケースはありません。迷ったら、センタリングに加えてスケーリングも行いましょう。メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。世界はトレードオフであふれている!~研究のチャンスはパレート最適解の向こう側にあり~たとえば、ランチにラーメン屋さんにいくことを考えましょう。おいしくて、安いラーメンが食べられるところを探しますよね。(多変量の場合)あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。(実験・シミュレーションのデータベース利用)最初に、材料・製品設計と、プロセス・装置設計の話をします。微分~スペクトル解析のときや、時系列データを扱うときの話です。いくつかの点でスペクトルデータと時系列データは似ています。Detection)...記事を読む質問への回答のしかた~本当に相手の質問を理解しているか?~学会発表での質問のしかたについては、こちらに書いたとおりです。新入生へのメッセージ全部で9つあります。