次元削減とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

次元削減（Dimensionality Reduction）

次元削減とは、データの項目の数を、大切な情報をなるべく残したまま減らす技術のことです。機械学習では、項目の数を「次元」と呼びます。項目が何十、何百とあると、人が見ても分からず、計算も重くなります。そこで少ない項目にまとめ直し、グラフで見たり、計算を軽くしたりします。主成分分析（PCA）が代表的な方法です。

次元削減（Dimensionality Reduction）関連用語

次元削減（Dimensionality Reduction）に関連する単語は以下の通りです。

• 主成分分析（PCA）代表的な方法はどんなもの？→
• 特徴選択（Feature Selection）必要な項目だけを選ぶ方法とは？→
• 教師なし学習（Unsupervised Learning）答えなしで学ぶ仕組みとは？→
• クラスタリング（Clustering）縮めたあとにグループ分けすると？→
• オートエンコーダー（Autoencoder）AIで圧縮する方法とは？→
• フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）使う項目を工夫するには？→

次元削減（Dimensionality Reduction）で知っておくと得する有益情報

次元削減には、見やすくする、軽くする、ノイズを減らす、といった役割があります。

• 見える形にする数十の項目も2つに縮めれば、散らばり図で全体のまとまりが見えます。
• 計算を軽くする項目が少ないほど、学習の時間やメモリが少なく済みます。
• 情報は少し失われる縮めるときに削られる情報があります。残る割合を確認して使います。

代表的な方法

次元削減の目的はどれ？

次元削減を使う目的として、当てはまるものを選んでください。

データの項目を減らして、見やすく軽くするデータの件数を増やす正解のラベルを自動で付ける

項目を減らしても、大事な情報が残るかを確かめましょう。

次元削減（Dimensionality Reduction）やさしい解説

項目が多いと、何が困るの？

たとえば、100項目のアンケートの結果を見ても、人には全体像がつかめません。

似た質問をまとめて「満足度」「価格感」の2つに縮めれば、一目で分かりますよね。それが次元削減です。

顧客データの項目が50個あると、グループ分けも結果の確認も大変です。次元削減で2〜3個にまとめると、顧客の分布が図で見え、「この層に向けた施策」の議論が進めやすくなります。ただし、まとめた項目の意味づけは人の仕事です。

次元削減（Dimensionality Reduction）についてのみんなの疑問

次元削減と、項目の選択は同じですか？

別のものです。選ぶか、まとめ直すかが違います。項目の選択は、元の項目から必要なものを残す方法です。次元削減は、複数の項目から新しい項目を作る方法が中心です。

縮めたあとの項目は、意味が分かりますか？

元の項目と違い、意味が読み取りにくいことがあります。たとえば、PCAでできた軸は複数の項目の混ぜ合わせです。元の項目がどのくらい効いているかを見て、人が名前を付けます。

どのくらいまで縮めてよいのですか？

情報が残る割合を見て決めます。PCAなら、残る情報の割合（寄与率）が目安になります。たとえば8割残る数まで、といった基準を先に決めておきます。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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