令和5年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問2

解説

主成分分析（PCA）は，相関のある多数の変数を統合して「主成分」と呼ばれる少数の新たな変数（合成変数）を作り，情報の損失を抑えながらデータの次元（変数の数）を削減する分析手法です。

選択肢ごとの解説

• ア誤り。変数に共通して影響を与える潜在変数（因子）を求めてデータの背後の構造を探るのは因子分析の説明です。
• イ誤り。ある変数からほかの変数の値を予測して関連性を確認するのは回帰分析の説明です。
• ウ誤り。値が互いに類似するものを集めてデータを分類するのはクラスター分析の説明です。
• エ正しい。変数を統合した新たな変数（主成分）を使って変数の数を減らすのが主成分分析です。