一種強大的統計工具
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。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，這些轉換後的變量被稱爲主成分。
PCA的目標是找到能夠解釋原始變量大部分方差的少數幾個主成分，從而降低數據的維度，同時保留數據集中的重要信息。這種方法的優點在於它可以在減少數據維度的同時，避免信息的丟失，使得處理和分析數據變得更加容易和高效。
此外，PCA也被廣泛應用於各種統計學、機器學習問題中，是一種常見的降維方法。