什麼是主成份分析法

主成分分析法(PCA)是一種強大的統計工具，主要用於數據分析和特徵提取。

它基於降維的思想，通過正交變換將可能存在相關性的多個變數轉換為一組線性不相關的變數，即主成分。這些主成分是原始變數的線性組合，每個主成分都旨在捕獲原始數據中的最大變異性和信息量，同時保持彼此之間的獨立性。

主成分分析(PCA)的主要優點包括降低數據的維度、去除變數之間的相關性、揭示數據中的基本結構、提高運算效率和算法準確性等。它在多種領域中都有套用，包括機器學習、數據壓縮、圖像識別、生物醫學等。