主成分の求め方とは? わかりやすく解説

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主成分の求め方


  1. p 個の変数を X1, X2, ... , Xp,これらの重み付け合成変量を Z1, Z2, ... , Zm とする ( m ≦ p ) 。
    主成分の求め方
  2. このような m 個の合成変量において,以下のような性質を持つものを考える。

  3. p 個の変数相関係数行列の固有値を λ1 ≧ λ2 ≧ … ≧ λi ≧ … ≧ λm ≧ … ≧ λp ≧ 0 としたとき,λi に対応する固有ベクトル重みとした合成変量Zi対応しZi分散が λi に等しくなる固有ベクトル互に直交する,すなわち,互に相関が 0 である )。
  4. Z1, Z2, ... , Zm主成分呼ばれそのうちで最も分散大きい Z1 は第 1 主成分次に分散大きZ2 は第 2 主成分,以下順に第 m 主成分呼ばれる
  5. 主成分と,もとの各変数の間の相関係数因子負荷量呼ばれる因子負荷量は,第 i 主成分重み Li1, Li2, ... , Lip に,対応する固有値の平方根をかけたものである。すなわち,Zi変数 X1 の相関係数は a1i = Li1 √(λi),Zi変数 X2 の相関係数は a2i = Li2 √(λi) などとなる。
  6. 主成分分析結果表 1 のように表す。
    表 1主成分分析結果表現

    第1主成分 第2主成分 第m主成分 寄与率
    X1 a11 a12 a1m Σa1k2
    X2 a21 a22 a2m Σa2k2
    Xp ap1 ap2 apm Σapk2
    固有値 Σaj12 Σaj22 Σajm2
    寄与率 Σaj12/p Σaj22/p Σajm2/p

  7. 寄与率は,各変数が m 個の主成分どれくらい説明されるかを表す( 0 ≦ 寄与率 ≦ 1 )。
  8. もう一つ寄与率は,各主成分がもとの情報どれくらい説明しているかを表すもので,相関係数から出発した主成分分析場合には,p 個の変数の持つ情報量合計は p であるので,例えば第 1 主成分寄与率主成分の求め方 である。




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