主成分分析法是什麼

降維方法

主成分分析法（PCA，Principal Component Analysis）是一種在統計學和機器學習中常用的降維方法。它通過正交變換將可能存在相關性的變量轉換爲一組線性不相關的變量，這些新的變量被稱爲主成分。PCA的目的是在保持數據信息的前提下，減少數據的維度，使數據在新的座標系下投影的方差最大化。

主成分分析可以通過計算協方差矩陣或進行SVD分解來實現。它廣泛用於各種統計學、機器學習問題中，如數據分析和圖像識別等，以減少計算複雜度，去除冗餘信息，揭示數據的主要特徵。