主要成分分析法

主要成分分析法（PCA）是一種降維算法，主要用於減少數據集的維度，同時保留數據集中的重要信息。

PCA通過正交變換將可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，這些新的變數被稱為主成分。PCA的主要優點包括減少數據處理的複雜度、去除噪聲和使結果更容易理解。在實際套用中，PCA常用於數據預處理，特別是在處理高維數據時。例如，在圖像處理中，可以通過PCA降低圖像的維度，同時保留圖像的主要特徵。此外，PCA也廣泛套用於其他機器學習方法的前處理步驟中。