A 回答 (2件)
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No.2
- 回答日時:
変数を減らす? 何か勘違いをしていませんか。
主成分分析では、変数ではなく、次元を減らすんですよ。
第1~第5主成分を基底に持つ座標系へ変換してから、
寄与率の小さい成分は捨てるということ。
もとの30個の変数の中から、変数を5個に絞ったりすれば、
どんな選び方をしても、重要な情報が損なわれる可能性大です。
No.1
- 回答日時:
統計ソフトに固有値・固有ベクトルの表示機能があると思います.
固有値の大きなものから第1主成分,第2主成分となっていることは
ご存知ですね.
固有ベクトルは,それぞれの成分への寄与の大きさを示しています.
変数の削除の考え方は2とおりあります.
(1)大きな固有値を持つ主成分1~3ないし4までに
寄与していない変数を取り除く.
(2)小さな固有値(ほとんど0)に大きな寄与を持つ
変数を取り除く.
主成分分析は,情報の縮約ですから,変数を取り除く必要はありませんが,
今後,同じような調査をするときに効率化したいというのであれば,
取り除く意義はあると思います.
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