analysis:PCA)とは?教師なし学習の一つ。データの分散(ばらつき)が大きいところ(主成分)を見つける操作。分散が大きいところが大事で、小さいところは気にしないようにする。既存の特徴を組み合わせて分散が大きくなる新たな尺度となる特徴を見つける。パラメータを減らせる。PCAのアルゴリズム全データの重心を求める(平均値)重心からデータの分散(ばらつき)が最大となる方向を見つける新しいデータ表現軸として、2.で求めた方向を基底とする上記でとった軸と直交する方向に対して分散が最大となる方向を探す。分散が最大になる方向を求める。