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）

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

大澤　毅／編