主成分分析的作用

降維和特徵提取

主成分分析（PCA）的主要作用是降維和特徵提取。具體如下：

降維。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，即主成分，這些主成分能夠反映原始變數的絕大部分信息，從而在減少數據集維數的同時保持數據的完整性。

特徵提取。主成分分析可以消除變數間的相關性，專注於對結果影響較大的因素，例如，在處理高維數據集時，PCA可以幫助識別和去除冗餘特徵，使數據更加簡潔明了。

此外，PCA還廣泛套用於多個領域，如人口統計學、數量地理學、分子動力學模擬、數學建模等。