主成分分析(Principal Componente Analysis, PCA)について勉強できるインターネット上のリソースです。

1. データ分析入門（第7 版）データ分析入門（第7 版）慶應義塾大学出版会（ＰＤＦ）：　多種のデータによってできた散布図の空間の中で、まずデータのばらつきが最大の方向（ 軸axis と呼ばれることもある）を見つけ、それと直交しながら、ばらつきがそのつぎに大きい方向を順次見つけてゆくことによって、データの持つ情報を効率的に記述し、理解することができる。このような軸を見つける分析手法が 主成分分析（principal component analysis：略してPCA）である。分析の結果として見い出されたそれぞれの軸のことを 主成分（principal component）と呼ぶ。抽出された主成分は、ばらつきが最大の方向を示す主成分から順に、それぞれ第1 主成分、第2 主成分……と呼ばれる。