Principal Component Analysis (PCA)
データの分散を最大化する方向（主成分）を順番に求め、高次元データを低次元に圧縮する手法。共分散行列の固有値分解で計算される。線形次元削減の標準手法。
「主成分分析（PCA）はデータの最も重要な方向を見つける」
「PCAの再構成誤差最小化とSVDによる解法」
「PCAは分散最大化のため、ガウス性の罠にはまりICA問題を解けない」