主成分分析
しゅせいぶんぶんせき
多変量データの可視化や次元削減,ノイズ除去のために使用される統計学的な手法の1つ.データの分散(変動)が最大となる新たな座標軸を見つけ出し,その軸にデータを射影することで,元の特徴空間を新しい座標空間(主成分とよばれる)に変換する.第一主成分はデータの分散が最大となる方向を,第二主成分は第一主成分に対して直交し,かつ残りの分散が最大となる方向を,以降同様に定める.このようにして,元の特徴量の数だけ主成分を得ることができる.(実験医学増刊4115より)
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マルチオミクス データ駆動時代の疾患研究
がん、老化、生活習慣病 最新のオミクス統合で挑む標的探索と病態解明
解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
本コンテンツは,2018年まで更新されていた同名コンテンツを元に,新規追加・再編集したものです