pca(principal component analysis ， pca )是主成分分析方法，是一種較為粗糙的降維方法，對於小樣本量的資料來說，它不如因子分析方法實用。但是當資料量較大時，主成分分析方法就有了用武之地了。pca方法常用於人臉識別。
當樣本資料成千上萬時，維數上千時，pca是非常有效的一種降維方法，它能起到的作用有兩個：乙個是節約儲存空間，當資料量過多時，通過減少減少幾個維度就可以節約很多空間；另乙個是提供計算的速度，將資料降維後，無論是樣本資料訓練時，還有對新資料做出響應時，速度都會大幅提高。
要使pca發揮最大的作用，訓練用的原始資料就必須足夠多，資料的收集是制約主成分分析發展的障礙之一。比如，人臉識別系統中的原始**至少要上千，主成分分析的結果才具有意義。而當人的面部表情不同時、有障礙物遮擋面部時、光線過強或過弱時都會影響**的質量，難以從中提取有效的原始特徵資料，也就難以得到好的低維空間。
除去收集資料需要花費大量精力和資源以外，在主成分分析時，同樣需要注意資料的歸一化問題。由於變數和變數之間的單位或者量綱不同，比如，人的牙齒長度按公釐計算，眼睛長度卻按厘公尺計算，不同的量綱將導致計算特徵值時變數所佔比重不同。在進行主成分分析時，需要將所有的變數統一量綱，計算完畢後在還原至原始的量綱，否則計算結果將受到影響。
為了彌補主成分分析的不足之處，人們嘗試了多種方法。比如，在人臉識別系統中，我們考慮收集3d人臉模型而不是2d**，把3d人臉模型作為訓練識別系統的原始資料。這樣做可以克服表情、光線、遮擋為對**識別的阻礙，提取出更多的原始特徵資料，從而提高人臉識別系統的精確度。
在常用的資料分析軟體裡，有主成分分析模組，比如spss軟體。也可以用matlab來進行pca分析。在matlab裡，通過計算協方差矩陣和特徵值矩陣、特徵向量的函式等，來實現pca分析。
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