次元削減の探求：主成分分析の詳細な研究

はじめに

次元削減は、データ分析において重要な手法であり、特に機械学習、統計、バイオインフォマティクスなど、高次元データセットが一般的な分野で特に重要です。この報告書では、次元削減のために最も広く使用されている手法の一つである主成分分析（PCA）を探ります。本論文の目的は、PCAの数学的基盤、応用、利点、制限、そして最も有益な文脈を含む深い理解を提供することです。これらの側面を検討することによ