用語集GLOSSARY

PCA
PCAは、主成分分析(Principal Component analysis)のことです。統計学上のデータ解析手法のひとつで、大量のデータから少ない指標に要約する手法のことです。

膨大な量のデータを見てそのまま理解することは難しいですが、少ない指標に要約して、Aグループ、Bグループ、Cグループに分けると、情報の可視化がしやすくなります。分けた指標のことを主成分と言います。

学校のテスト成績を例に挙げると、学力テスト10教科の点数を生徒30人分見るよりも、偏差値として要約された数値を30人分見る方が、生徒の学力は把握しやすくなります。

また、文系科目得点数、理系科目得点数などの成分を増やせば、学力とともに文系・理系どちらが得意なのかを可視化できます。さらに、5教科と副教科の合計得点などの第3の成分を増やしていけば、よりわかりやすい比較が可能となります。

学力テストの成績以上に、世の中のデータは膨大で複雑です。そういった多変量な情報を、できるだけ本質を損なわずにわかりやすい指標で要約することが主成分分析であり、情報化社会においても有用な手法です。

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