問題 No.1309
相関のある多数の特徴量を持つデータから、情報の損失を最小限に抑えつつ、データの分散が最大となるような互いに無相関な少数の合成変数を抽出して次元を削減する統計手法はどれか。
【正解の解説】
主成分分析
データの広がり（分散）を維持したまま、似たような情報をまとめて新しい指標を作る手法です。情報の損失を最小限にしつつ、扱いやすいサイズにデータを圧縮できます。
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【その他の選択肢の解説】
線形回帰
データを使って、変数同士の関係を直線的な数式として表し、数値を予測する手法です。
k-means法
似た特徴を持つデータ同士を、あらかじめ決められた数（K個）のグループに分ける手法です。
サポートベクターマシン
データに境界線を引いて、クラス分けを行う手法です。境界線に近いデータに注目して分類するのが特徴です。