AI用語集

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用語

主成分分析

相関のある変数を、主成分と呼ばれる新しい無相関変数に変換し、保持される分散を最大化する次元削減の統計的手法。

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用語

スクリープロット

固有値を降順で可視化するグラフで、エルボー法に基づいて保持すべき最適な主成分の数を決定するのに役立つ。

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用語

ローディングスコア

元の変数と主成分間の相関係数で、各変数が各主成分に与える重要性と寄与度を示す。

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用語

因子スコア

主成分の新しい空間における個々の観測値の座標で、観測値間の関係を可視化するために使用される。

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用語

全慣性

すべての元の変数の分散の合計で、共分散行列のトレースに等しく、ACP変換時に保持される。

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用語

累積分散割合

連続する主成分によって説明される分散の累積和で、どの程度の情報が保持されているかを判断できる。

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用語

バイプロット

最初の2つの主成分の平面で観測値と変数を同時に可視化するグラフ表現で、構造的関係を明らかにする。

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用語

バリマックス回転

ACP後に適用される直交回転法で、二乗ローディングの分散を最大化することにより、主成分の解釈性を向上させる。

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用語

カイザー基準

最適な次元数を決定するために、固有値が1より大きい主成分のみを保持する経験則。

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用語

誤差再構成

次元削減時の情報損失を定量化する尺度で、元データとその主成分分析による近似値との差として計算される。