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因為要算協方差。單純的線性變換只是產生了倍數縮放，無法消除量綱對協方差的影響，而協方差是為了讓投影后方差最大。
在統計學中，主成分分析(PCA)是-種簡化數據集的技術。它是一個線性變換。
這個變換把數據變換，到一個新的坐標系統中，使得任何數據投影的第- -大方差在第一個坐標(稱為第-主成分)上，第二大方差在第二個坐標(第二主成分)上，依次類推。
主成分分析經常用減少數據集的維數，同時保持數據集的對方差貢獻最大的特征。這是通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到的。
這樣低階成分往往能夠保留住數據的最重要方面。但是，這也不是一定的，要視具體應用而定。
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