「次元削減」の版間の差分

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-'''次元削減'''とは、多くの特徴量（変数）を持つデータを、情報の重要な部分を保ちながらより少ない特徴量にまとめる技術です。これにより、データの計算処理が効率化され、解析や機械学習の精度向上、データの可視化が可能になります。たとえば、身長と体重という2つの情報を1つの体格という軸にまとめるようなイメージです。
+'''次元削減'''とは、多くの特徴量（変数）を持つデータを、情報の重要な部分を保ちながらより少ない特徴量にまとめる技術です。これにより、データの計算処理が効率化され、解析や機械学習の精度向上、データの可視化が可能になります。
+たとえば、身長と体重という2つの情報を1つの体格という軸にまとめるようなイメージです。
 次元削減の主な目的はデータの圧縮と可視化で、多次元の膨大なデータを扱う際の計算コスト削減や「次元の呪い」と呼ばれる解析困難な問題を緩和します。