機械学習に関する用語 主成分分析でデータを理解しやすく！
主成分分析とは、データの理解を容易にするための統計手法です。膨大なデータセットに潜む傾向性を明らかにし、高次元のデータを低次元に変換することで、より直感的に理解できるようにします。主成分分析は、データの分散を最大化する線形変換を特定し、その変換によって得られる線形結合を主成分と呼びます。これらの主成分は、元のデータの変動の大部分を説明し、データの構造を簡潔に表現できます。
主成分分析
機械学習に関する用語 
機械学習に関する用語 多次元尺度構成法とは？
多次元尺度構成法とは？
-多次元尺度構成法の概要-
多次元尺度構成法は、主観的な類似性や距離のデータを「多変量」空間上の点として表現する手法です。この手法では、類似性を距離として扱うため、「主観的距離」とも呼ばれます。類似性データは、人々の主観的判断や認知を反映しており、商品やサービスの知覚、製品の品質評価、顧客満足度調査など、さまざまな分野で応用できます。
多次元尺度構成法の目標は、主観的なデータから低次元の空間を作り出すことです。この空間は、元のデータの構造をできるだけよく表現し、元のデータから得られる心理的な距離を保持します。これにより、主観的な情報を視覚化し、その構造を解釈し、対象間の関係性に関する洞察を得ることができます。
機械学習に関する用語 PCAとは？次元削減のための主成分分析
-多次元のデータを扱いやすくするPCA-
多次元のデータは、多くの変数を持つ複雑なデータセットを指します。こうしたデータは扱うのが困難で、分析や視覚化が難しい場合があります。主成分分析（PCA）は、多次元のデータを低次元の表現に変換することで、この課題を克服します。
PCAは、データ内の変動を捉える主成分と呼ばれる線形結合を計算します。これらの主成分は、データ内の重要なパターンを表現し、データ全体における変動の多くを説明します。次元を削減することで、データがよりコンパクトかつ視覚化しやすくなり、パターンや傾向を簡単に発見できます。
PCAは、さまざまな分野で広く使用されています。たとえば、マーケティングでは、顧客の行動を理解するために使用され、ヘルスケアでは、病気の分類や予後に使用されています。また、画像処理や自然言語処理などのコンピュータビジョンの分野でも、次元の削減とデータの視覚化に役立てられています。
機械学習に関する用語 教師なし学習とは？その仕組みと代表的なアルゴリズム
「教師なし学習」とは、教師データやラベル付けされたデータセットを使用せずに、データ内の隠れた構造やパターンを学習する機械学習の一種です。教師付き学習とは異なり、教師なし学習アルゴリズムは、データ内の未加工の入力を直接処理し、それらから意味のある洞察を抽出します。教師なし学習は、異常検出、クラスタリング、次元削減などのタスクに一般的に使用されます。