主成分分析の最大の特徴である『次元の縮約』の考え方をサクッと理解できる！

今回は、主成分分析における次元の縮約について、わかりやすく解説します。 高次元のデータを次元の縮約によって低次元化して扱うことができるようになるため、主成分分析はよく使われる多変量解析手法の1つです。 QC検定のお勉強にもお役立てください。 皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^） ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【関連動画】 ▼『主成分スコア』『固有値』『寄与率』による、主成分分析結果の基礎的な解釈ができる！ 　   • 『主成分スコア』『固有値』『寄与率』による、主成分分析結果の基礎的な解釈ができる！   ▼『因子負荷量』を理解すれば、主成分分析結果がみるみるわかる！ 　   • 『因子負荷量』を理解すれば、主成分分析結果がみるみるわかる！   ▼『ソルバー』を使ってExcelで主成分分析をやってみよう！ 　   • 『ソルバー』を使ってExcelで主成分分析をやってみよう！   ▼なぜn-1で割るのか？がわかる！標本分散と不偏分散の違いと使い分けを徹底解説！ 　   • なぜn-1で割るのか？がわかる！標本分散と不偏分散の違いと使い分けを徹底解説！   ▼【試験対策】分散の公式で計算時間短縮！［証明］ 　   • 【試験対策】分散の公式で計算時間短縮！［証明］   ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ チャンネル登録はこちら ☞   / @datasciencelab.   #QC検定1級成績優秀表彰者が解説します