「主成分分析」是一種統計技術，用於簡化數據集，通過將多個變量轉換為少數幾個主成分來達到降維的目的。這些主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數據的主要變異性。主成分分析通常用於數據探索、特徵選擇和數據視覺化等領域。
主成分分析的全名，常用於數據分析及機器學習領域。它能將高維數據轉換為低維數據，同時保留數據的變異性，這樣可以更容易地進行視覺化或後續分析。
例句 1：
我們使用主成分分析來簡化數據集。
We used principal component analysis to simplify the dataset.
例句 2：
主成分分析可以幫助我們識別數據中的主要趨勢。
Principal component analysis can help us identify the main trends in the data.
例句 3：
在機器學習中，主成分分析經常用作預處理步驟。
In machine learning, principal component analysis is often used as a preprocessing step.
主成分分析的縮寫，常用於學術文獻和專業討論中。它是一種有效的數據分析工具，可以幫助研究者理解數據的結構和變異性。
例句 1：
我們的研究使用PCA來分析實驗數據。
Our study used PCA to analyze the experimental data.
例句 2：
PCA幫助我們識別出最重要的特徵。
PCA helped us identify the most important features.
例句 3：
在這個項目中，PCA被用來減少數據維度。
In this project, PCA was used to reduce the dimensionality of the data.
這是一個更廣泛的術語，涵蓋所有將數據維度降低的技術。主成分分析是其中一種流行的方法，常用於數據科學和機器學習中。
例句 1：
降維技術有助於提高模型的效率。
Dimensionality reduction techniques help improve the efficiency of models.
例句 2：
我們可以使用降維來簡化複雜的數據集。
We can use dimensionality reduction to simplify complex datasets.
例句 3：
降維有助於在可視化中顯示數據的主要特徵。
Dimensionality reduction helps to showcase the main features of the data in visualization.
這個術語指的是減少數據量的過程，主成分分析是一種常用的方法來達成這一目標。它可以幫助在保持數據重要信息的同時，減少計算負擔。
例句 1：
數據減少技術可以降低存儲需求。
Data reduction techniques can lower storage requirements.
例句 2：
我們的系統使用數據減少來提高處理速度。
Our system uses data reduction to enhance processing speed.
例句 3：
在這個研究中，數據減少有助於加快分析過程。
In this study, data reduction helped speed up the analysis process.