問題 No.664
多次元の特徴量を持つデータセットにおいて、データの持つ分散が最大になる方向を見つけ出し、情報の損失を最小限に抑えながら互いに相関のない少数の新しい変数にまとめる次元削減手法はどれか。
【正解の解説】
主成分分析
主成分分析は、バラバラに散らばったデータを、その広がり（分散）が最大になるような新しい軸に投影することで、情報を保ったまま次元を圧縮する手法です。
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【その他の選択肢の解説】
階層型クラスタリング
階層型クラスタリングは、似ているデータ同士を順番にグループ化していき、樹形図（デンドログラム）のような階層構造を作成して分類する手法です。
最小二乗法
最小二乗法は、データ点と予測モデルによる線との距離の二乗和が最小になるようにモデルのパラメータを決める、回帰分析における古典的な手法です。
特異値分解
特異値分解は、行列を特定の性質を持つ3つの行列の積に分解する数学的手法で、データの主要な成分を抽出する計算の核となります。