PCAとは | BioLearn
PCA
principal component analysis
PCA
まず一言でいうと
Section titled “まず一言でいうと”PCAは、多数の特徴を少数の主成分にまとめ、データ全体の違いを見る解析です。
もう少し詳しく
Section titled “もう少し詳しく”サンプル間の大きな違いやバッチ効果、条件ごとのまとまりを可視化するときに使われます。
PCAの点の近さは全体的な類似性の手がかりですが、どの特徴が効いているか、前処理や正規化の影響も確認します。
よく混同される用語
Section titled “よく混同される用語”- UMAP: 非線形な次元削減で、局所的な構造を見やすくする可視化です。
- 次元削減: PCAを含む、特徴数を減らす解析の総称です。
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