問題 No.1429
主成分分析（PCA）の目的として最も適切なものはどれか。
【正解の解説】
データの分散を最大化する軸を見つけて次元を削減すること
主成分分析(PCA)とは、データが持つ情報の広がり（分散）を最もよく表す新しい軸を見つけ出し、元の情報をできるだけ損なわずにデータの次元を減らす手法です。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
データのクラスラベルを予測し分類すること
データのクラスラベルを予測し分類することは、主に教師あり学習の分類タスクで行われることであり、主成分分析（PCA）の主目的ではありません。
データの非線形性を維持して空間を歪めること
データの非線形性を維持して空間を歪める手法は、t-SNEやカーネルPCAなどの手法で行われるもので、主成分分析（PCA）は線形的な変換を行います。
データの重心を基にクラスタを作成すること
データの重心を基にクラスタを作成することは、主にk-means法などのクラスタリングで行われる処理であり、主成分分析（PCA）の役割とは異なります。