| 日本語 | 主成分分析略称：PCA |
|---|---|
| English | Principal Component Analysis |
| 中文 | 主成分分析 |
主成分分析とは
主成分分析は、多数の変数の情報をできるだけ失わないように、少数の新しい指標（主成分）にまとめる統計手法です。多数のセンサーを持つ設備や工程のデータを要約し、可視化や異常検知に使われます。主成分から外れた変動を見ることで、多変量の異常を捉える統計的プロセス管理の基礎にもなっています。
Definition (English)
A statistical method that condenses many variables into a few new indicators, called principal components, while preserving as much information as possible. It is used to summarize multi-sensor data and underlies multivariate process monitoring.
释义（中文）
在尽量保留信息的前提下，将大量变量压缩为少数新指标（主成分）的统计方法。用于概括多传感器数据，也是多变量统计过程监控的基础。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：主成分分析（PCA）」https://mfg-ai.com/terms/pca（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/pca"> <p>主成分分析は、多数の変数の情報をできるだけ失わないように、少数の新しい指標（主成分）にまとめる統計手法です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/pca">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：主成分分析（PCA）」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。