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多変量解析の一手法，主成分分析(PCA::Principal Component Analysis)について学習．何となく分かったよう，な．…どうだろ．
p種類の変量xの線形結合で総合変量zが表されるとする．ここで，xの係数ベクトルlはzの分散が最大となるように定義される．分散が最大であるzを第一主成分，二番目に大きなものを第二主成分とし，以下第m主成分(m<=p)迄定める．
・・・ってのが教科書的説明．
データをｐ次元楕円としたとき長軸方向にZ1軸をとる．それに直交する第２長軸（短軸）方向にＺ２軸をとる・・って感じかなぁ．*1
取りあえず，独立成分分析も学習してみる．
あと，手元に多変量解析に関する本が一冊しかないのが痛い．日が昇ったら漁りに行こう．

*1:p次元楕円とか，第二長軸とかは僕の勝手な呼称．