主成分分析

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aka PCA #教師なし学習

• 最もデーターがばらつく方向を調べて、それをベースの軸とする

• その軸に対して最もばらつく方向を調べて、それを第二の軸にする

  • これを{次元数}回やる

• すると、ばらついてる順に並んだ新しい軸ができる

• ばらついてる順一位と二位の軸で2d plotすると、cancer例はこうなる

  • 一番ばらついてる特徴 = 一番意味のある特徴、であるという仮説に基づく
    • 仮説が正しければ、うまく分類される

• 次元を重要度順にソートするみたいなイメージ

• 用途: 特徴量抽出 / データーを一つのグラフで可視化

  • 特徴量抽出: データーには、そのままの状態より可視化に適した形態がある

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• 課題: 変換後の軸の意味が人間はわからない