主成分分析における分散

主成分分析の際、分散が一番大きくなるように第一主成分を決めますが、
射影したデータの分散が大きくなる＝情報量が多いと解説されているものがあるのですが
これがいまいちわかりません。ここらへんを詳しく教えてもらえないでしょうか。
よろしくお願いします。

No.2 ベストアンサー 回答者： stomachman 回答日時： 2011/11/30 21:46

　第１主成分は「データのばらつきを最も良く説明する成分」，第２主成分は，「データのばらつきのうち，第１主成分では説明できないばらつきを最も良く説明する成分（従って第１主成分とは直交）」，という風に成分を取り出していくのが主成分分析です．従って，データの第１主成分の分布は，分散が最大である．

　さて，あるn次元データxから適当な線形結合で計算した一個の数値v
v = a[1] x[1]+a[2] x[2]+…+a[n] x[n]　(aは適当な係数）
だけを知っているとします．そして，これだけの情報からデータxがどんな値であるかを推測することを考える．
　当然，ぴたりと推測することはできなくて，xの推測値はある確率分布で表されることになり、これは「vの値がイクライクラである」という条件付き確率分布で表されます．そしてこの条件付き確率分布は，データ全体の確率分布からベクトルaに平行な成分を取り除いたもの（a方向への射影）に他なりません．
　もちろん「適当な線形結合」の係数aの選び方によって、条件付き確率分布はいろいろ異なることになります．そして，この条件付き確率分布のばらつきが最も小さくなるのは，「適当な線形結合」というのが第１主成分を取り出す計算である場合である．言い換えれば，第１主成分だけ見てデータxがいくらであるかを推測すると，他の「適当な線形結合」を使って推測するのに比べて推測精度が高いのです．

　そういうわけで，第１主成分は，「１個の数値によってデータが持つ情報量のうち出来るだけ多くを表現したもの」である，と言えるんです．

この回答へのお礼

ありがとうございます。よくわかりました。返事が遅くなって申し訳ないです。

お礼日時：2011/12/19 00:24

No.1 回答者： hrsmmhr 回答日時： 2011/11/29 22:07

ピンときませんが…

分散が小さいとメジャーの分解能によってはデータ間の差が読めなくなるのでは？

この回答へのお礼

なるほど、差がおおきければ多いほどデータ間の区別がしやすくなる、だからできるだけばらけていた方がいいんですね。

お礼日時：2011/11/29 23:46