ホーム / 機械学習の概要 / 教師なし学習 / 主成分分析（PCA）128主成分分析（PCA）機械学習の概要教師なし学習主成分分析（PCA）とは、データのばらつき（分散）が最大になる方向を新しい軸として取り直し、少数の軸でデータを表す次元圧縮の代表的手法です。相関のある特徴量を、相関のない少数の「主成分」にまとめ直します。情報量の多い方向から順に軸を取るので、上位の数本でデータの大部分を説明できます。データ可視化や前処理、ノイズ除去など幅広く使われる定番の手法です。