主成分分析（PCA） データの分散が最大となる方向を見つけ、高次元データを低次元に圧縮する統計手法。Polisでリアルタイムの意見空間計算に使用される。 詳細 PCAは線形的な次元削減手法で、計算が高速なためクライアントサイドでのリアルタイム計算に適している。Polisでは参加者が投票するたびにPCAが再計算され、意見空間上の自分の位置がリアルタイムに更新される。 一方、非線形な構造の保存にはUMAPが優れており、広聴AIやTalk_to_the_CityではUMAPが採用されている。 関連項目 UMAP Polis クラスタリング