次元削減

次元削減とは、分析対象のデータが持つ多数の変数や特徴量という次元を、元のデータが保持していた情報を可能な限り維持しながら、より少数の次元へと変換するデータ処理手法の総称です。機械学習やデータサイエンスの領域では、扱うデータの変数が非常に多い高次元データが頻繁に登場しますが、これらは計算コストの増大や、データ点間の距離が意味をなさなくなる次元の呪いという特有の課題を引き起こします。次元削減は、これらの複雑な多変量データを低次元空間へと射影することで、重要な情報を抽出しつつ、計算効率の向上やデータの可視化を可能にする重要な前処理技術の一つです。主成分分析などの線形手法から、非線形な構造を捉える手法まで幅広く存在しており、目的に応じて使い分けられます。