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次元削減の方法は一般的に線形アプローチと非線形アプローチに分けられる。また、アプローチは特徴選択と特徴抽出（英語版）に分けられる 。次元削減は、ノイズ除去、データの可視化、クラスター分析、あるいは他の分析を容易にするための中間段階として利用されることがある。 特徴選択とは、入力変数（特徴量、属性と呼ばれることもある）から有用な部分集合を