観測データの無相関化
相関をなくす処理、つまり特徴の無相関化（デコリレーション）は、データの解析やモデル構築をより効率的かつ信頼性の高いものにするために行う
これにはいくつかの理由がある：
冗長性の削減: 相関が強い特徴量は、同じ情報を重複して持っていることが多いんだ。無相関化することで、冗長な情報を減らし、効率よくデータを扱えるようにするんだよ。
モデルの精度向上: 特徴量が独立していると、多くのモデル（特に線形回帰やPCAなど）がより良い結果を出す傾向があるよ。相関が高いと、モデルの計算が不安定になることがあるからね。
計算の簡素化: 特徴が無相関だと、特定の数値解析（たとえば共分散行列の対角化）が簡単になる。これにより、次元削減やクラスタリングがスムーズに行えるよ。
次元削減への前処理: PCA（主成分分析）やLDA（線形判別分析）などのアルゴリズムでは、無相関化されたデータが結果に対して効果的だから、前処理として使われるんだ。
だから、このプロセスはデータ解析をよりスッキリさせ、洞察を得やすくするための大事なステップ
2025年7月17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 |
