主成分分析(PCA)は教師なし学習のアルゴリズムで、よく次元削減のための手法として使われます。また、変数間の関係を可視化し、データの中にあるパターンや相関関係を探索的に理解してくときにもよく使われます。
このセミナーでは、主成分分析(PCA)の紹介と、さらにそれを使ってどのようなインサイトが得られるのかを様々なデータを使ったデモをもとに説明していきます。
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サンプルデータ
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- カリフォルニア住民投票(2016年)データ - リンク
- US Babyデータ - リンク
参考記事
- Using PCA to See Which Countries have Better Players for World Cup Games - リンク
- An Introduction to Principal Component Analysis (PCA) with 2018 World Soccer Players Data - リンク