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# PCA のハイパーパラメータ
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`CreateTrainingJob` リクエストで、トレーニングアルゴリズムを指定します。また、アルゴリズム固有のハイパーパラメータを文字列から文字列へのマップとして指定することもできます。次の表に、Amazon SageMaker AI によって提供される PCA トレーニングアルゴリズムのハイパーパラメータを示します。PCA の仕組みについては、「[PCA の仕組み](how-pca-works.md)」を参照してください。


| Parameter Name | 説明 | 
| --- | --- | 
| feature\$1dim |  入力する次元。 **必須** 有効な値: 正の整数  | 
| mini\$1batch\$1size |  ミニバッチ内の行の数。 **必須** 有効な値: 正の整数  | 
| num\$1components |  計算する主成分の数。 **必須** 有効な値: 正の整数  | 
| algorithm\$1mode |  主成分を計算するモード。 **オプション** 有効な値: *regular* または *randomized* デフォルト値: *regular*  | 
| extra\$1components |  値が大きくなると、その解はより正確になりますが、ランタイムとメモリ消費量が直線的に増加します。デフォルトの -1 は、最大 10 と `num_components` を意味します。*randomized* モードでのみ有効です。 **オプション** 有効な値: 負以外の整数または -1 デフォルト値: -1  | 
| subtract\$1mean |  トレーニング中と推論時の両方でデータにバイアスをかけないかどうかを示します。 **オプション** 有効な値: *true* または *false* のいずれか 1 つ デフォルト値: *true*  |