Principal Component Analysis

/ˌprɪnsəp(ə)l kəmˈpoʊnənt əˈnæləsɪs/ プリンシパル コンポーネント アナリシス

1. 多くの変数を持つデータを、より少ない数の主成分と呼ばれる新しい変数に変換することで、データの構造を単純化・可視化する統計手法。

Principal Component Analysis(主成分分析)は、互いに関連する可能性のある多数の変数を持つデータセットにおいて、その変数の数を減らし、データが持つ本質的な情報を少数の「主成分」に集約する統計的な技術です。これにより、データの背後にあるパターンや構造を理解しやすくなり、データの可視化やノイズの除去、さらには機械学習の前処理などに応用されます。
Principal component analysis is a powerful tool for dimensionality reduction. (主成分分析は、次元削減のための強力なツールです。)
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