Sasaki Peter

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主成分分析(PCA)について

2019-02-10 sasaki peterdata-science

PCAとは

主成分分析(Principle Component Analysis)とは次元圧縮の手法の一つ。

分散が最大となるような主成分(軸)を見つける。仮定した軸との残差平方和が最小になるようにすることで、主成分を探索することができる。

sklearnに実装されているもので言うと、その削減後の次元数を設定するのがn_componentsというハイパーパラメータで、好きな次元に圧縮できる。