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主成分分析 principal component analysis

世界大百科事典 第2版の解説

しゅせいぶんぶんせき【主成分分析 principal component analysis】

統計的多変量解析法の基本的手法。ある集団についてその個体の特徴が多くの変数で測定されているとき,個体の特徴を総合的に表現する少数の指標を求めることを目的とする。例えば,各企業の活動結果や財務状況は売上高,利益,資本金,負債額など多くのデータで示されるが,企業の評価のための少数の指標(主成分または成分といわれる)が主成分分析によって構成される。 変数を仮に3個としてx,y,wと書くと,主成分はzaxbycwというように変数の一次結合(重みつきの和)として表現され,個体ごとの(x,y,w)の値を代入して主成分値が求められる。

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大辞林 第三版の解説

しゅせいぶんぶんせき【主成分分析】

多変量解析の手法の一。外的な基準のない標本データからそのデータの特性を説明する主成分を抽出すること。

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世界大百科事典内の主成分分析の言及

【パターン認識】より

…たとえば,人の顔の認識のための目や鼻など,機械部品では角や穴など,あるいは屋内自動走行車のためには廊下の境界やドアなどの境界線である。どの特徴をどのようにして抽出したらよいかを決める一般的理論はないが,いくつかの特徴の候補が与えられたとき,どの特徴が有効であるかを統計的に評価する方法はある(主成分分析あるいは固有ベクトル法など)。有効な特徴から順に選択していき,いくつかの入力パターンに対して認識実験を行って,適当な数の特徴を決めることができる。…

※「主成分分析」について言及している用語解説の一部を掲載しています。

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