主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）とは、多次元データをより少ない次元で表現するための統計的な手法です。
元データの持つ情報をできるだけ損なわずに、データのばらつきが大きい方向を見つけ出し、その方向に新たな軸（主成分）を設定することでデータの要約や可視化を行います。