はじめに

G検定では、機械学習や統計学の基本概念についての知識が幅広く問われる。
その中でも「主成分分析（PCA）」は、次元削減の代表的な手法として頻出する重要トピックだ。

今回は、G検定の過去問を題材にしながら、「主成分分析とは何か？」を明確にし、類似しやすい選択肢との違いを整理していく。曖昧な理解を解消し、確実な知識に変えていこう。

Contents

問題：主成分分析の手法の説明として、最も適切な選択肢を選べ。

主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）は、多次元データをより少ない次元に圧縮し、データの構造を効率よく表現するための技術。
ポイントは、「相関のある変数をまとめて、情報の重複を削減する」ことにある。

具体的には、元の変数同士の分散共分散行列を使い、新たな軸（主成分）を算出する。この主成分は、元の変数の情報を可能な限り保持しつつ、互いに相関がない（直交する）軸になる。

この手法により、元のデータのパターンを視覚化しやすくしたり、学習の効率を高めたりすることが可能になる。

G検定の正しい理解には、「なぜ他の選択肢が誤りなのか」を明確にすることが不可欠だ。以下に各選択肢の内容とその誤りの理由を示す。

選択肢	内容	誤りの理由
1. マージンの最大化を行う手法	サポートベクターマシン（SVM）の特徴	主成分分析は分類ではなく次元削減を目的とするため、マージン最大化とは関係ない
2. 相関の少ない変数に着目し、次元削減を行う手法	主成分分析（PCA）の説明	正解
3. クラスタの重心に一番近い点を採用する手法	K-meansクラスタリングの代表点（セントロイド）選択	主成分分析はクラスタ分けを行わない
4. 弱学習器を並列に学習させて組み合わせる手法	バギングやランダムフォレストなどのアンサンブル学習	PCAは教師なし学習であり、弱学習器の概念とは無関係

それぞれの手法の用途や原理が異なるため、選択を誤らないよう整理しておきたい。

主成分分析は実務でも頻繁に登場する。特に以下のような場面でその効果を発揮する。

高次元データを2次元または3次元に圧縮し、人間の目で観察可能にする。例として、顧客の購買行動を主成分でプロットすることで、傾向を直感的に把握できる。

高次元データの中に含まれる不要な変動（ノイズ）を削減し、本質的な構造に焦点を当てることで、モデルの性能向上につながる。

入力変数が多すぎると学習効率が落ちることがある。PCAにより次元を減らせば、学習時間の短縮や過学習の防止にも貢献する。

G検定では、単に正解を覚えるだけでなく、「選択肢の違いを論理的に説明できるか」が重要になる。

✅ 主成分分析とは、相関のある変数を圧縮し、情報を保ちながら次元を減らす手法
✅ SVMやクラスタリング、アンサンブル学習とは目的もアルゴリズムも異なる
✅ 実務では、データの可視化やノイズ除去、学習の効率化など多様な用途がある

試験対策だけでなく、AIエンジニアとしての実務力向上にもつながるテーマなので、この機会にしっかりと理解を深めておきたい。