【PCA】と【主成分分析】の違いとは？例文付きで使い方や意味をわかりやすく解説

PCAと主成分分析の分かりやすい違い

PCAと主成分分析の違いは、「英語名を略した呼び名か」「同じ手法を日本語に訳した呼び名か」にあります。
PCAは、英語名の頭文字をとった、専門的な略称です。
主成分分析は、英語名を日本語に訳した、同じ手法の日本語名です。

PCAとは？

PCAとは、多次元データの情報を保持しながら次元数を削減する、統計手法の略称のことです。
ブランドポジショニングマップの作成のように、専門的な場面で用いられます。
データの冗長性を除去し、本質的な構造を明らかにできるという性質を持ちます。

機械学習の前処理としても、頻繁に使用されます。

PCAの例文

( 1 ) PCAを、データ分析に用いた。
( 2 ) PCAで、次元数を削減した。
( 3 ) PCAを、技術文書に記載した。
( 4 ) PCAは、主成分分析の略称だ。

PCAの会話例

このデータは項目が多すぎて、扱いにくいですね。

PCAで次元数を減らして、整理してみましょうか。

お願いします。結果は技術文書にまとめておいてください。

分かりました。PCAの結果を技術文書に記載しておきます。

主成分分析とは？

主成分分析とは、多くの変数を持つデータから、特徴をよく表す少数の合成変数を作り出す、多変量解析手法のことです。
顧客の購買パターン分析のように、幅広い場面で用いられます。
元のデータの分散を、最大限保持しながら圧縮するという性質を持ちます。

日本語表現により、手法の内容をつかみやすくなる場合があります。

主成分分析の例文

( 1 ) 主成分分析を、プレゼンで説明した。
( 2 ) 主成分分析で、購買パターンを分析した。
( 3 ) 主成分分析を、市場分析に活用した。
( 4 ) 主成分分析は、多数の変数を少数の成分にまとめる手法である。

主成分分析の会話例

次の会議では、購買パターンの分析結果を発表するんですよね。

はい、主成分分析の結果をプレゼンテーションで説明します。

専門外の人も多いので、図を使ってお願いします。

分かりました。主成分分析でまとめた購買パターンを、図で見せながら説明します。

PCAと主成分分析の違いまとめ

PCAと主成分分析の違いは、同じ統計手法を指す言葉のうち、前者が英語の略称、後者がその日本語表現という点にあります。
PCAは英語名を頭文字で略した呼び名であるのに対し、主成分分析は英語名を日本語に訳した呼び名です。
厳密な使い分けの規則があるわけではなく、短く略して呼ぶならPCA、日本語の名前で呼ぶなら主成分分析、という程度の違いです。