次元削減

多数の特徴量（次元）を持つデータを、元の情報をできるだけ保ったまま少ない次元で表すこと。有用な特徴量を選ぶ特徴選択と、主成分分析やオートエンコーダのように新しい少数の特徴量を作る特徴抽出がある。次元の呪いの緩和、計算量の削減、2次元・3次元への可視化（t-SNE、UMAPなど）に使う。

多数の特徴量（次元）を持つデータを、元の情報をできるだけ保ちながら、より少ない次元のデータに変換すること。計算量の削減、過学習の抑制、2次元や3次元での可視化に役立つ。代表的な手法として主成分分析（PCA）があり、教師なし学習に分類される。

正解ラベルのないデータを、特徴の似たもの同士のグループ（クラスタ）に自動的に分ける教師なし学習の手法。k-means法などがあり、顧客のセグメント分けや異常の検知に使われる。あらかじめ決めた分類先に振り分ける分類とは異なり、グループは学習の結果として見いだされる。

多数の変数が持つ情報を、互いに相関のない少数の合成変数（主成分）に要約する手法。データのばらつき（分散）が最も大きくなる方向を第1主成分とし、それと直交する方向で順に主成分を求め、各主成分が元の情報をどれだけ説明するかを寄与率で表す。次元削減、データの可視化、機械学習の前処理に使われる。

観測された多数の変数の相関関係の背後に、直接は観測できない少数の共通因子（潜在因子）があると考え、その因子を抽出する手法。アンケートの多数の設問から「価格志向」「品質志向」のような消費者の潜在的な意識を見いだす用途に使う。変数を合成して情報を要約する主成分分析とは、因子が変数を生み出すと考える点でモデルの向きが逆になる。

機械学習のモデルの精度を高めるために、元のデータから予測に役立つ特徴量を作成・選択・変換すること。標準化、二値化、離散化、対数変換などの変換のほか、日付から曜日を取り出す、複数の項目を組み合わせるなど、業務の知識を生かした新しい特徴量の作成も含む。予測の時点では得られない情報を特徴量に含めてしまうデータリークに注意する。

データからパターンや規則を学習し、明示的にプログラムしなくても予測や判断を行えるようにするAIの技術。正解付きのデータで学ぶ教師あり学習、正解なしで構造を見つける教師なし学習、報酬を手がかりに行動を学ぶ強化学習に大別される。学習に使っていない未知のデータに対する性能（汎化性能）が重要で、データの質と量、特徴量の設計、適切な評価が精度を左右する。

データをあらかじめ決めたk個のクラスタに分ける非階層的クラスタリングの代表的な手法。k個の中心をとり、各データを最も近い中心のクラスタに割り当て、クラスタごとの平均を新しい中心とする処理を、割当てが変わらなくなるまで繰り返す。kを事前に決める必要があり（エルボー法などで検討）、結果が初期値に左右されるので、初期の中心を離して選ぶk-means++などを使う。