PCAとSVMについて
svmと主成分分析の関係とそれぞれの役割はどう理解すべき
SVM（サポートベクターマシン）と主成分分析（PCA）は、それぞれ異なる目的を持つけれど、連携すると非常に効果的な手法になる
主成分分析 (PCA): 次元削減を行う教師なし学習の一種で、高次元データを少数の主要成分に圧縮しながら、データの分散や情報をできるだけ保持する役割があるよ。これでデータの視覚化や計算コストの削減が可能になる。
サポートベクターマシン (SVM): 主に教師あり学習で、データを分類するための境界線（ハイパープレーン）を見つけ出す手法。特徴的なのは、データを高次元空間にマッピングすることで、線形では分離しにくいデータも分類可能にすること。
関係性としては？ PCAを使ってデータの次元を削減し、その後SVMで効率的に分類を行うという流れが典型的！PCAは特徴量の選択やノイズの除去に役立つので、SVMの性能向上に繋がるんだ。特に次元が多いデータセットではこの組み合わせが有効[1].
2025年6月28日 | カテゴリー：自然科学的基礎知識//物理学、統計学、有機化学、数学、英語 |
