线性主成分分析的49((10000/(100x2)-1))倍，因此在实用面上多线性主成分分析可以比主成分分析更有效率。
演算法.多线性主成分分析(MPCA)定义一个多重子空间，此子空间撷取了大部分正交多维的输入变异量，借此达到特征提取的效果。如同主成分分析，多线性主成分分析可运用在已中央化的资料上。多线性主成分分析的计算遵照交替最小次方(Alternating Least Square，ALS)方法。因此会有迭代动作，并且以分解原本的空间至一系列的多为映射子空间。每一个子空间都是一