解答：
② k-近傍法(k-nearest neighbor)
理由: k-近傍法（k-nearest neighbor, k-NN）は、分類や回帰に使用されるアルゴリズムであり、次元削減手法ではありません。k-NNは、訓練データの中から入力データに最も近いk個のデータ点を探し、それらのラベルを基に予測を行います。
その他の選択肢について：
- ① 主成分分析（PCA）：次元削減のために広く使用される手法です。データの分散を最大化する方向に基づいて次元を削減します。
- ③ t-SNE：高次元データの視覚化に特化した次元削減手法で、データの局所的な構造を保ちながら次元を削減します。
- ④ 因子分析：観測された変数を少数の潜在因子で表現する次元削減手法です。
