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#covariance
1 記事
01
2026-09-13
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線形代数
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論文
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13分で読めます
ゼロから学ぶ主成分分析(PCA) — 固有ベクトルはデータの軸
On Lines and Planes of Closest Fit to Systems of Points in Space
相関したデータの雲には「木目」がある——いちばん大きくばらつく方向だ。主成分分析(PCA)はその木目を見つける仕掛けである。この記事は1枚の絵から組み立てる——データを中心化し、どの方向が最も分散を持つかを問うと、その答えが共分散行列の固有ベクトルになる。固有値は各軸に沿った分散そのもので、上位いくつかの軸が次元削減を与え、寄与率が「何を捨てたか」を教えてくれる。