什麼是主成分分析

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一種強大的統計工具，主要用於數據降維和簡化數據集。

PCA通過正交變換將多個可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，這些新變數被稱為主成分。PCA的目標是用最少的主成分來解釋原始數據中的大部分變異，從而在減少數據集維度的同時保留儘可能多的相關信息，這樣做的結果通常是使數據集更加易於管理和分析。

在實際套用中，PCA常用於圖像處理、自然語言處理、人臉識別等領域。