基本情報技術者試験 ap-2023r05a-a 午前 問2: 複数の変数をもつデータに対する分析手法の記述のうち，主成分分析はどれか。

問題本文

複数の変数をもつデータに対する分析手法の記述のうち，主成分分析はどれか。

選択肢

• 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
• 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
• 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
• 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

正解

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

解説

教師なし学習の代表的な多変量解析手法である主成分分析の定義を問う問題です。主成分分析は，多くの変数(情報)を，その傾向を保ったまま少数の合成変数(主成分)に集約する手法で，要するに「変数の数を減らして分析する(次元削減)」のが目的です。したがって「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」と述べたエが正解です。

選択肢ごとの解説

• ア.観測された変数の背後にある共通の潜在変数(因子)を見つけて構造を説明する手法は因子分析の説明であり，主成分分析ではありません。
• イ.ある変数の値から別の変数の値を予測し変数間の関連性を確認するのは回帰分析の説明であり，主成分分析ではありません。
• ウ.値が互いに類似するデータを集めて分類するのはクラスタ分析(k-means法など)の説明であり，主成分分析ではありません。
• エ.正しい。複数の変数を統合した合成変数(主成分)で変数の数を減らすという，主成分分析(次元削減)の定義そのものです。