主成分分析と次元削減とは？基本の違いを理解しよう
データ分析でよく聞く言葉に「主成分分析」と「次元削減」があります。この2つは似ているようで実は違うものです。
まず「次元削減」とは、データの特徴を失わずに、元のデータよりも少ない項目（次元）にまとめる技術のことです。例えば、たくさんの数字データから重要な情報だけを抜き出してシンプルにするイメージです。
対して「主成分分析（PCA）」は、その次元削減を行うための具体的な方法の一つです。つまり、主成分分析は次元削減の中の技術であって、次元削減はもっと広い意味を持つ言葉なのです。
わかりやすく言うと、次元削減は「料理」、主成分分析はその料理を作るための「レシピ」のような関係ですね。
主成分分析の特徴と使い方
主成分分析は、多くのデータの中で似た特徴を持つものをまとめて、新しい軸（主成分）を作る方法です。
例えば、テストの点数が数学、英語、理科、社会の4教科あるとき、全部の点数を使って一つの得点にまとめることもできます。主成分分析を使うと、その4つの成績をうまく組み合わせ、新しい「主成分」という軸に変換します。
この方法の良いところはデータの大切な部分を保ちつつ、無駄な情報やノイズを減らし、理解しやすくできる点です。データの可視化や解析の前処理によく使われます。
次元削減の種類と主成分分析との違いを表で比較
次元削減には主成分分析のほかにも、いくつか種類があります。ここで代表的なものを表にまとめてみました。手法 特徴 利用例 主成分分析（PCA） 直線的に軸を作り、データの分散を最大化する 数値データの特徴抽出、可視化 t-SNE 非線形の次元削減で、似たデータを近づけて表現 画像やテキストのクラスタリング 因子分析 観測変数の背後にある潜在因子を探る 心理学やマーケティング調査
このように主成分分析は次元削減の一方法であり、他の方法も目的やデータに応じて使い分けられます。
次元削減はデータの情報をコンパクトにまとめて扱いやすくする技術の総称で、主成分分析はその代表的な技術の一つと考えてください。
主成分分析は、例えば学校のテストの点数みたいにたくさんの数字があるときに、その数字たちをまとめて新しいポイントを作り出す方法です。面白いのは、そのまとめ方が数学的にとても巧妙で、データの大切な部分を壊さずに短くできるところ。普段の生活でも、たくさんの情報から大事なことだけ抜き出すことってありますよね。主成分分析はコンピューターがそれをやってくれるイメージなんです。だからビッグデータの世界で大活躍中なんですよ！
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