DAPCは「Discriminant Analysis of Principal Components」の略です。これは、主成分分析（PCA）と判別分析を組み合わせた手法で、データの次元を削減しつつ、異なるグループを識別するために使用されます。特に、複雑なデータセットの中で、異なるクラスやグループを視覚的に区別するのに役立ちます。 主なポイント： - 目的: データの次元を減らし、異なるグループを識別する。 - 手法: 主成分分析を用いてデータを圧縮し、その後、判別分析を行う。 - 応用: 生物学、マーケティング、社会科学など、さまざまな分野で利用される。 この手法は、特に多変量データの解析において非常に有用です。