主成分分析

主成分分析
発想 : 対象(学習データの母集団)は、幾つかの無関係な要素(主成分)の組み合せ
仮定 : 値を説明する要素に優劣(主となる成分)がある
予測 : 個々の要素の成分値が分れば、その要素を説明できる
手法 :
全体を最もよく説明する成分を一つみつける (回帰)
それ以外の成分で、同じことを繰り返す
学習の対象 ( 内部状態 -> 成分[の方向] )
少ない要素で、サンプルの状態をよく説明できる(誤差が少ない)
応用 : 次元の縮小