令和5年度秋期 応用情報技術者試験 午前 問2

正解：エ

AI解説

主成分分析は、多数の変数がもつ情報をできるだけ損なわずに、それらを統合した少数の新しい変数(主成分)に置き換えることで、データがもつ変数の次元(数)を削減する分析手法である。 ア: 複数の変数に共通して影響を与える背後の潜在変数を見つけ出す手法は因子分析の説明であり、主成分分析とは目的が異なる。 イ: ある変数の値から別の変数の値を予測し関連性を確認する手法は回帰分析の説明であり、主成分分析ではない。 ウ: 値が類似するデータをグループにまとめて分類する手法はクラスタリング(クラスタ分析)の説明であり、主成分分析ではない。 エ: 変数を統合した新たな変数(主成分)を用いて元の変数の数を削減する手法であり、主成分分析の説明として正解である。 💡 「主成分分析=次元削減」「因子分析=共通因子の抽出」「クラスタリング=データのグループ化」「回帰分析=値の予測」という対応を整理して覚えると混同を防げる。