主成分分析とは？
主成分分析とは、多数の変数を、情報の損失を抑えながら少数の合成変数（主成分）に要約する多変量解析の手法。分散が最大になる方向を第1主成分とし、以降はそれと直交する方向を順に取る。次元削減や可視化、相関の強い説明変数をまとめる前処理に使う。
しゅせいぶんぶんせき
主成分分析の意味
多数の変数を、情報の損失を抑えながら少数の合成変数（主成分）に要約する多変量解析の手法。分散が最大になる方向を第1主成分とし、以降はそれと直交する方向を順に取る。次元削減や可視化、相関の強い説明変数をまとめる前処理に使う。
主成分分析の具体例
5教科の成績に適用すると、第1主成分は総合的な学力、第2主成分は文系寄りか理系寄りかの傾向として解釈できることが多い。採用する主成分の数は、累積寄与率が8割を超えるところまで、といった基準で決める。
主成分分析は試験でどう引っ掛けられる？
個体をグループに分けるクラスタ分析とは目的が異なり、主成分分析は変数側を縮約する手法。各主成分に「学力」などの意味を与えるのは分析者の解釈であって、計算が自動的に名前を付けるわけではない。
主成分分析と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。