判断题主成分分析法的核心思想是样本集在各个不同的方向上进行投影其方差是不同的，方差越大的方向，包含的信息量越大，就越是整个样本集分布特性的“主成分”。
判断题主成分分析法是对针对类别可分性，对已经有的特征进行特征降维的方法。
判断题特征降维针对整个样本集进行特征降维是通过发现最能体现样本间差异性的特征维度实现的。
判断题特征降维的方法可以分为对整个样本集进行特征降维和针对类别之间的可分性对已经有的特征进行特征降维。
判断题进行特征降维可以降低一个模式识别任务的计算复杂度且有可能提升分类决策的正确率。
