次元削減の線形なアプローチの中で主要なものである主成分分析は、データを低次元空間に対して線形にマッピングする。マッピングの方法としては、低次元表現におけるデータの分散を最大化するようにするものがある。
実際には、データの共分散（あるいは相関係数）の行列を作り、その固有ベクトルを計算する。
最大の固有値に対応する固有ベクトル（主成分）は、元データの分散が最大になる方向を示している。さらに、固有値の大きい順に並べたときの最初の数個の固有ベクトルは、特に低次元の系では系のエネルギーの大部分を占めているため、系の物理的なふるまいを解析するのに役立つ。
勿論、全ての系がこのようなふるまいを示すわけではなく、ケースバイケースである。
主成分分析により、少数の固有ベクトルで張られる空間に次元を削減できる。
オートエンコーダ.
オートエンコーダは、非線形の次元削減関数の学習と、その逆関数である次元削減された表現から元の表現へ変換する関数の両方を学習するために利用される。
必ずしも密度や距離が保存されるわけではないため、クラスタリングや外れ値の検出といった用途には推奨されない。
来歴.
人物.
背景.
詳細.
来歴.
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書籍.
活動休止.
復帰.
猿若清三郎
クラブ経歴.
代表経歴.
PPPPPP
登場人物.
声はボイスコミックスの担当声優。
評価.
出典.
書誌出典.
以下の出典は『集英社の本』（集英社）内のページ。書誌情報の発売日の出典としている。
鶴岡果恋
来歴.
小薬英斗
人物.
特技は音読、朗読。
物部匝瑳末守
森田節斎
概要.