統計まとめ関連Tweet主成分分析とはイメージとしてはデータを圧縮する一つの方法と考えるといいかと思います。あるデータの指標が多すぎてどれが重要なのか分からないようなことはあるでしょう。例としては、コーヒーの陳列を考える時に各種のコーヒの性質として「価格」「こく」「苦み」「酸味」「ブランド力」などなど、絞り出せばどんどんでてきます。これらの情報をまとめあげてもっと少ない数の指標で見ることができないかというのが主成分分析をする動機でしょう。この時実務家の人はこの新しくできた指標を「解釈する」必要がでてきます。2次元グラフでその指標(軸)が大きかったり小さかったりするのは「そういう意味を持つのか」というのは自明ではないでしょう。100の指標(軸)があれば100次元を考えることになりますが、実際は「同じような情報を持ってる指標」や「他の指標で実は説明されてしまう」ような指標があるためもっと低い次元で話ができるということです。この辺りは線形代数を勉強してる人にはイメージがしやすいでしょう。何はともあれ自分で実際に使ってみると分かりやすい物かと思います。今回はフリーソフトのRを使い分析を行います。データはRの中に元々入ってるIrisデータを使用します。主成分分析によって得た二つの図を見比べてみよう1の方では3つのグループがversicolor(赤)とvirginica(緑)に若干の重なりがあるものの区別することができそうです。2の方(主成分ではない方)では全てのスループが混ぜこぜになってしまっています。このように主成分とそうでない物により「無駄な情報を削ぎ落としたスマートな図」ができ、そこから様々な解釈ができるのです。Goo...もしこの記事が気に入って頂けましたなら、シェアしていただければ幸いです。更新の大きな励みになります。ブログランキング参加中。け対策会開催及び募集のお知らせ結果を出すための努力の仕方。あなたはこの単純な問題を5秒以内に確実に解けますか?ルーティンをいかに効率化させるか。いつかやろうと思っていた。人気ブログランキングはてなブログをはじめよう!taithonさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。