主成分分析の英語表記は？成分分析の英語も解説！（Principal Component Analysis：PCA：略語：読み方など）

主成分分析は、たくさんの数値データに含まれる特徴を少ない指標へ整理したいときに使われる代表的な統計手法です。

英語の資料、論文、海外製ソフトウェアを扱う場面では、正式名称だけでなく略語や関連用語も理解しておく必要があります。

本記事では主成分分析の英語表記、成分分析との違い、読み方、論文や実務で役立つ表現をわかりやすく整理します。

主成分分析の英語表記と基本用語

それではまず主成分分析の英語表記と、最初に押さえたい用語について解説していきます。

正式名称 Principal Component Analysis

主成分分析の正式な英語表記はPrincipal Component Analysisです。

単語ごとに見ると、Principalは主要な、Componentは構成要素や成分、Analysisは分析を意味します。

日本語の主成分分析は、複数の変数に共通する傾向を取り出し、主要な成分として表現する分析方法です。

そのため、英語でもPrincipal Component Analysisという名称が用いられます。

海外の統計学論文、機械学習の教材、データ解析ソフトのメニューでは、この正式名称を見かけるでしょう。

文頭では大文字で表記されることが多い一方、一般名詞として本文中に置く場合はprincipal component analysisと小文字にする書き方もあります。

PCA の略語と読み方

Principal Component Analysisは、通常PCAと略されます。

英語での読み方は、ピーシーエーです。

日本語の会議でも、主成分分析よりPCAと呼ばれることがあります。

たとえば、PCAを実行する、PCAで次元削減する、PCAの結果を可視化する、といった使い方です。

ただし、社内資料や初学者向けの説明では、最初に主成分分析、英語ではPrincipal Component Analysis、以下PCAと記載すると親切でしょう。

日本語	英語表記	略語や読み方
主成分分析	Principal Component Analysis	PCA　ピーシーエー
主成分	Principal Component	PC
第一主成分	First Principal Component	PC one と表す場合もあります
第二主成分	Second Principal Component	PC two と表す場合もあります
主成分得点	Principal Component Score	score
主成分負荷量	Principal Component Loading	loading

主成分分析を表す英文の例

英語の論文や報告書では、主成分分析を用いたことを簡潔に示す表現がよく使われます。

代表的なのは、We performed principal component analysis on the dataset.という文です。

意味は、データセットに対して主成分分析を実施しました、となります。

分析目的を加えるなら、PCA was used for dimensionality reduction.という表現が便利です。

これは、PCAは次元削減のために使用された、という意味になります。

主成分の意味を説明したいときは、The first principal component explains the largest variance.と書けます。

第一主成分が最も大きな分散を説明する、という主成分分析の重要な考え方を表す一文です。

成分分析の英語表現と用語の使い分け

続いては成分分析の英語表現と、主成分分析との使い分けを確認していきます。

成分分析に対応する英語表現

成分分析という日本語は、対象や分野によって英語表現が変わります。

一般的に物質に含まれる成分を調べる意味なら、component analysisやcomposition analysisが候補になります。

化学、食品、材料、医薬品などではchemical analysis、composition analysis、ingredient analysisなどが自然な場合もあります。

たとえば食品の栄養成分を調べる場合はnutritional analysis、化学組成を分析する場合はchemical composition analysisと表現することがあります。

一方、統計学の主成分分析はcomponent analysisだけでは意味が曖昧になりやすいため、Principal Component Analysisと明記するのが安全です。

日本語での意図	英語表現の例	主な場面
主成分分析	Principal Component Analysis	統計解析、機械学習
成分分析	Component Analysis	一般的な構成要素の分析
組成分析	Composition Analysis	材料、化学、製品
化学分析	Chemical Analysis	化学物質、試料
成分検査	Ingredient Analysis	食品、化粧品、原材料
因子分析	Factor Analysis	心理学、社会調査、統計学

Component と Ingredient の違い

Componentは、全体を構成する部品、要素、成分といった広い意味を持つ単語です。

機械の部品、システムの構成要素、統計上の成分まで幅広く使われます。

Ingredientは、食品、化粧品、薬品などに含まれる原料や配合成分を指す際に使われることが多い表現です。

たとえば、食品ラベルに記載される原材料はingredientsと表されます。

統計学の主成分をingredientと呼ぶことは通常ありません。

統計の成分にはcomponent、原材料の成分にはingredientという大まかな区別を覚えておくと便利です。

主成分分析と因子分析の英語表現

主成分分析と混同されやすい手法に、因子分析があります。

因子分析の英語表記はFactor Analysisで、略語はFAです。

どちらも多変量解析の代表的な方法ですが、目的と考え方には違いがあります。

主成分分析は、観測された複数の変数が持つ情報を少数の主成分に要約する方法です。

因子分析は、複数の観測変数の背景にある共通因子を推定する方法と考えられます。

主成分と関連指標の英語名称

続いては主成分分析の結果を読むために必要な関連指標の英語名称を確認していきます。

主成分と主成分得点の表現

主成分は英語でPrincipal Componentといいます。

複数形ではPrincipal Componentsです。

第一主成分はFirst Principal Component、第二主成分はSecond Principal Componentと表記します。

グラフの軸では、PC one、PC two、PC threeのように短く示されることも少なくありません。

各サンプルが主成分上でどの位置にあるかを示す値は、主成分得点です。

英語ではprincipal component score、または単にscoreと呼ばれます。

散布図でPC oneとPC twoを横軸と縦軸に取り、観測対象の分布を見る分析はよく行われます。

負荷量と寄与率の表現

変数が各主成分にどの程度関係しているかを示す値は、負荷量です。

英語ではloading、principal component loading、loading coefficientなどと表現されます。

負荷量の絶対値が大きい変数は、その主成分を解釈する際の重要な手掛かりになります。

主成分がどの程度の情報量を説明するかを示す指標は寄与率です。

英語ではexplained variance ratio、proportion of variance explained、variance explainedなどが使われます。

explained varianceは、主成分分析の結果説明で特に頻出する言葉です。

累積寄与率はcumulative explained variance ratioと表せます。

何個の主成分を残すべきかを検討するとき、累積寄与率を確認する場面が多いでしょう。

固有値と標準化の表現

主成分分析では、固有値も重要な指標です。

固有値の英語表記はeigenvalueです。

各主成分の固有値は、その主成分が説明する分散の大きさと関係します。

固有ベクトルはeigenvectorといいます。

また、変数ごとの単位やスケールが異なる場合には、分析前に標準化を行うことがあります。

標準化はstandardization、標準化されたデータはstandardized dataです。

平均をゼロ、標準偏差を一にそろえる処理はz-score standardizationやz-score normalizationと呼ばれます。

尺度の大きい変数だけが分析結果に強く影響することを避けるため、標準化の有無は結果の解釈とあわせて確認したい項目です。

論文と実務で使う英語フレーズ

続いては論文、報告書、プレゼンテーションで使いやすい英語フレーズを確認していきます。

分析の実施を示す表現

主成分分析を実施したことを伝える場合は、performed PCA、conducted PCA、applied PCAなどの表現が使えます。

performedは、分析を実行したという意味を端的に表せます。

conductedは、研究や調査を実施した文脈になじみやすい表現です。

appliedは、PCAという手法をデータに適用したことを示します。

英語フレーズ	日本語の意味	使いやすい場面
We performed PCA.	主成分分析を実施しました。	結果の説明
We applied PCA to the data.	データにPCAを適用しました。	手法の説明
PCA was conducted.	PCAが実施されました。	受動態の報告書
PCA was used for visualization.	PCAを可視化に用いました。	図表の説明
Variables were standardized before PCA.	PCAの前に変数を標準化しました。	前処理の説明

結果の解釈を示す表現

結果の説明では、explains、accounts for、capturesといった動詞が役立ちます。

explainsは、主成分が分散を説明するという定番の言い回しです。

accounts forは、全体に占める割合を説明する意味で使われます。

capturesは、データの特徴や変動を捉えるというニュアンスを伝えられます。

たとえば、The first two components account for seventy percent of the variance.と書けば、最初の二つの主成分で分散の七十パーセントを説明する、という意味です。

数値を示す際は、どの変数を分析したのか、標準化を行ったのかも併記すると、読者が結果を判断しやすくなります。

図表の説明に使う表現

主成分分析の散布図は、PCA plot、score plot、principal component plotなどと呼ばれます。

主成分得点を示す図ではscore plot、負荷量を示す図ではloading plotという表現がよく使われます。

得点と負荷量を同じ図に表示する場合はbiplotです。

PCA biplotは、サンプル同士の関係と変数の影響を一緒に見たいときに便利な図です。

図のキャプションでは、Figure one shows the PCA score plot.のように書けます。

変数の寄与を説明するなら、Variables with high loadings contributed strongly to PC one.という表現が使えるでしょう。

主成分分析の活用場面と注意点

続いては主成分分析の活用場面と、英語資料を読む際に意識したい注意点を確認していきます。

次元削減における活用

主成分分析が使われる大きな目的の一つは、次元削減です。

次元削減は英語でdimensionality reductionといいます。

多くの変数を持つデータを少数の主成分に変換すると、可視化や後続の分析を進めやすくなります。

二次元や三次元に圧縮すれば、サンプルのまとまり、外れ値、グループ間の違いを直感的に観察できる場合があります。

機械学習では、特徴量の数を減らすための前処理としてPCAが利用されることもあります。

ただし、次元を減らすことで一部の情報は失われるため、累積寄与率と目的のバランスを確認する必要があります。

品質管理と研究分野における利用

品質管理では、多数の測定項目から製品や工程の傾向を把握するためにPCAが使われます。

たとえば製造条件、寸法、温度、成分値、検査結果などをまとめて解析し、通常とは異なるパターンを探すことができます。

化学、食品、医療、マーケティング、金融、画像解析、生物統計など、活用される分野は幅広いものです。

英語ではquality control、process monitoring、pattern recognition、multivariate analysisといった関連語が同じ文献に登場します。

multivariate analysisは多変量解析を意味するため、PCAの上位概念として理解しておくと資料を読みやすくなります。

解釈時に確認したいポイント

主成分分析の結果は、グラフの形だけで判断しないことが大切です。

各変数を標準化したかどうか、どの変数を含めたか、欠損値をどう処理したかによって、主成分の意味は変わります。

また、第一主成分の寄与率が大きくても、その主成分が何を表すかは負荷量や元の変数の意味を確認しなければわかりません。

英語資料でloadings、scores、eigenvalues、explained varianceが示されていたら、それぞれの関係を追うと解釈の精度が上がります。

主成分分析の英語表記のまとめ

主成分分析の英語表記はPrincipal Component Analysisで、一般的な略語はPCAです。

読み方はピーシーエーで、英語の論文、統計ソフト、機械学習の解説では略語が頻繁に使われます。

主成分はPrincipal Component、主成分得点はprincipal component score、負荷量はloading、寄与率はexplained variance ratioと表現できます。

成分分析を英語にする場合は、統計の主成分分析ならPrincipal Component Analysis、化学組成ならcomposition analysisやchemical analysisなど、対象に応じて使い分けることが重要です。

PCA、loading、score、explained varianceをまとめて覚えると、英語の分析結果や論文を理解しやすくなるでしょう。