教師なし学習

問題

主成分分析（PCA）に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. データの分散が大きい方向を新たな軸として捉える
2. B. 次元削減に用いられる代表的な手法である
3. C. 正解ラベルを用いて分類境界を直接学習する手法である
4. D. 多次元データをより少ない次元で表現するために使われる

解説（正解: C）

正解はC。PCAは教師なしの次元削減手法であり、正解ラベルを使って分類境界を学習する手法ではない。分散が大きい方向を主成分として取り出し、情報をなるべく保ちながら次元を減らす。分類境界の学習はロジスティック回帰やSVMなどの教師あり学習の論点である。