Basics of Multivariate Analysis — Principal Component Analysis — (Japanese Edition)

　ビッグデータという言葉に象徴されるように，データからの知識抽出技術が注目を集めています．本書はこの技術の基礎の基礎である多変量解析技術の中から主成分分析を解説しています．理論だけでなく，Rを使って実際にデータ処理を体験できるようにしています．また，単なるRのノウハウ書としないために，理論展開に沿ってデータ解析を段階を踏んで体験できるように工夫しています．

　Rによる多変量解析の解説書は，あまた出版されています．主成分分析はprincomp()関数，もしくはprcomp()関数を使えば簡単に実行できます．多くの本がこのprincomp()関数，prcomp()関数の使い方を解説しています．本書の特徴は，princomp()関数，prcomp()関数の背景にある基礎理論を解説し，その展開に沿ってRによる演習を段階的に組んでいる点にあります．

　目次は以下の通りです．

1. はじめに

2．主成分分析
　2.1 基礎理論
　2.2 Rによる計算
　2.3 データの中央化，正規化
　　2.3.1 データの中央化
　　2.3.2 データの正規化
　2.4 Rによる計算（データの中央化，正規化）
　　2.4.1 データの中央化
　　2.4.2 データの正規化
　2.5 寄与率，主成分得点と主成分負荷量
　　2.5.1 寄与率
　　2.5.2 主成分得点
　　2.5.3 主成分負荷量とその意味
　2.6 多次元化
　2.7 Rによる計算（4次元データ）
　2.8 Rの組み込み関数(princomp())による計算
　　2.8.1 正規化
　　2.8.2 中央化
　2.9 Rの組み込み関数(prcomp())による計算
　　2.9.1 正規化
　　2.9.2 中央化
　2.10 princomp()関数とprcomp()関数の違い

3．おわりに

　本書で紹介しているRのスクリプトは以下からダウンロードできます．
　http://www.mybook-pub-site.sakura.ne.jp/multi_variate_analysis/index.html

　本書ではR 3.0.2 for Windowsを用います．このソフトウェアはhttp://cran.r-project.org/より無料でダウンロード・インストールすることができます．Windows版を前提にスクリプトの解説をしていますが，MacでR を使う場合でも，データファイル(csv ファイル）の読み込み時のフォルダ指定以外は，スクリプトを変更することなく実行できます．


著者紹介
1985年名古屋大学大学院工学研究科電気系専攻博士後期課程修了
現在　名古屋大学大学院工学研究科教授・工学博士
専門　電気工学，ソフトコンピューティング，感性工学