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しゅせいぶん-ぶんせき 6 【主成分分析】

多変量解析手法の一。外的基準のない標本データからそのデータ特性説明する主成分抽出すること。


OR事典

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主成分分析

読み方しゅせいぶんぶんせき
【英】:principal component analysis

解析対象に対して, 複数量的特性についての値が得られているときに, これらの特性との関係をできるだけ失わないようにして, 元の特性1次式で表される総合特性値をいくつか求め方法. 総合特性値を主成分といい, それらの係数は, 分散対角項, 共分散を非対角項とする分散共分散行列または対角項を1, 非対角項を相関係数とする相関係数行列固有ベクトルを, 固有値大きい方から順に選ぶことによって求められる.

「OR事典」の他の用語
統計:  クラスター分析  主成分分析  判別関数  回帰分析  因子分析  多変量解析  多次元尺度構成法


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主成分分析

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2010/07/05 14:58 UTC 版)

主成分分析(しゅせいぶんぶんせき、principal component analysis)は、経済学の分野などが発祥の統計手法。複数の変数間の共分散(相関)を少数の合成変数で説明する手法。 共分散行列の固有値問題の解として得ることができる。




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