応用情報技術者試験 令和5年度 秋期 午前 問2

【正解】エ

主成分分析は、多数の変数を、それらの情報をできるだけ多く保つ少数の新しい変数へまとめる手法です。この新しい変数を主成分といい、元の変数の線形結合として作ります。第1主成分にはデータのばらつきが最も大きく表れる方向を選び、第2主成分以降には、それまでの主成分と直交しながら残りのばらつきをよく表す方向を選びます。重要な主成分だけを残せば、情報の損失を抑えながら変数の数、すなわち次元を減らせるので、エが正解です。

アは誤りです。これは因子分析の説明です。因子分析は、観測された複数の変数に共通して影響する、直接観測できない潜在的な因子を推定し、背後の構造を調べます。

イは誤りです。これは回帰分析の説明です。回帰分析では、説明変数を用いて目的変数の値を予測し、変数間の関係を数式で表します。

ウは誤りです。これはクラスタ分析の説明です。クラスタ分析は、値や特徴が似ているデータ同士を同じ集団にまとめる分類手法です。

【ポイント】 主成分分析は「情報を要約して次元を削減する手法」と覚えます。 因子分析は背後の共通因子の発見、回帰分析は数値の予測、クラスタ分析は似たデータのグループ化が目的です。 変数ごとに単位や尺度が大きく異なる場合は、標準化してから分析することがあります。