令和5年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問2

【解説】

主成分分析は、複数の要因が相互に関連している場合に、関連性を統合し、データの次元を削減するための統計的手法です。合成された新たな変数を主成分と呼び、情報の損失を最小限に抑えながらデータの特徴を抽出し、理解しやすくする効果があります。

ア: 変数に共通して影響を与える新たな変数を計算して，データの背後にある構造を取得する方法
誤り。これは 因子分析 の説明です。

イ: 変数の値からほかの変数の値を予測して，データがもつ変数間の関連性を確認する方法
誤り。これは 回帰分析 の説明です。

ウ: 変数の値が互いに類似するものを集めることによって，データを分類する方法
誤り。これは クラスタ分析 の説明です。

エ: 変数を統合した新たな変数を使用して，データがもつ変数の数を減らす方法
正しい。これが 主成分分析 の説明に該当します。