主成分分析（PCA）の散布図を使ってデータの分布やクラスタリングを説明するための表現例。
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English Vocabulary PracticePrincipal component analysis
主成分分析。研究発表や論文でPCAを説明するときの正式名称。
Each point represents one sample
各点は一つのサンプルを表す。散布図の基本表現で、サンプル・参加者・観測値など幅広く応用可能。
Two distinct clusters
二つの明確なクラスター。データのまとまりを簡潔に表す便利な表現。
Explains X% of the variance
分散のX%を説明する
。主成分分析の軸の重要度を説明する典型的なフレーズ。
Most of the variation is captured on the x-axis
大部分の変動はx軸に集約されている。PCAの可視化を理解させるときに効果的。
Outliers
外れ値。散布図全般に登場する重要な概念で、PCAでも異常サンプルを指摘する際に不可欠。
Overall, the PCA scatter plot shows…
全体としてこのPCA散布図は〜を示している
というまとめ表現。研究発表の締めくくりに適している。
Describing a PCA Scatter Plot
This scatter plot shows the results of a principal component analysis.
Each point represents one sample, plotted along the first and second principal components.
I see two distinct clusters on the left and right.
Correct. That separation suggests two main groups in the data.
Notice that PC1 explains about 40% of the variance, while PC2 explains 20%.
So most of the variation is captured on the x-axis.
Exactly. The y-axis adds additional but smaller variation.
Also, a few outliers appear far from both clusters.
Those could indicate unusual samples or noise in the dataset.
Overall, the PCA scatter plot shows clear grouping, variance explained by each axis, and a few outliers worth investigating.
Conversation context (translation):
この散布図は主成分分析の結果を示しています。
results of a ___ component analysis.
Conversation context (translation):
各点は一つのサンプルを表し、第1主成分と第2主成分に沿ってプロットされています。
plotted along the first and ___ principal components.
Conversation context (translation):
その通りです。その分離はデータ内の二つの主要なグループを示唆しています。
That separation suggests two main ___ in the data.
Conversation context (translation):
PC1は分散の約40%を説明し、PC2は20%を説明しています。
PC1 explains about ___% of the variance.
Conversation context (translation):
全体として、このPCA散布図は明確なグルーピング、各軸の分散説明率、そして調査対象となるべき外れ値を示しています。
clear grouping, variance explained by each axis, and a few ___ worth investigating.