↑: [[G検定に関する知識]] - 線形な次元削減手法。データの分散が最大になる方向（主成分）に新しい軸を設定する - 第1主成分：最も分散が大きい方向、第2主成分：それと直交する方向 - 前処理・データ圧縮・可視化に広く使われる - 数学的基礎は特異値分解（SVD） - cf. [[次元削減]] [[特異値分解]] [[t-SNE]]