主成分分析（PCA）の目的は何ですか？

主成分分析（PCA）は、高次元のデータセットから重要な特徴を抽出することで次元を削減する手法です。これにより、可視化や計算が容易になり、分析を効率化できます。PCAは、元のデータ変数を新しい主成分に変換し、それによってデータをより単純化しながら情報を保持します。このことは、ノイズの多いデータセットにおいても重要な特徴を浮き彫りにするのに役立ちます。