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この論点の解説を読む
主成分分析による次元削減
主成分分析(PCA)による次元削減の説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ
データのばらつきが大きい方向を軸に取り直し、少ない次元でデータを表す
データをあらかじめ決めた個数のかたまりに分ける
決定木をたくさん作り、その多数決で予測する
文章の話題の混ざり方を確率で推定する
採点する
オリジナル問題（スタディードが作成）
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