機械学習

次元圧縮の手法である、主成分分析（PCA）の理論について解説します。主成分分析とは、お互いに相関のある特徴量について観測した多次元データのもつ情報をできるだけ失うことなく、もとの特徴量の線形結合で表される新たな特徴量へ要約する手法です。