主成分分析（Principal Component Analysis）は、次元削減のための機械学習の重要なメソッドです。この主成分分析は、線形代数学と統計学の単純な行列演算を使って、元々のデータの同次元または下の次元への射影を計算するものです。
この章では、次元削減のための主成分分析のメソッドを知り、それを一から実装する方法を見ていきます。この章の後、あなたは以下の知識を得ていることでしょう。
- 主成分分析の計算手順と主成分の選び方
- NumPyを使って一から主成分分析を計算する方法
- scikit-learnのデータを再活用して主成分分析を計算する方法