pal Component Analysis，MPCA)方法，可将高维度空间映射到低维空间中去，降维的过程就是舍弃不重要的特征向量缩减维度，相较于一般的主成分分析，多线性主成分分析保留了资料的结构性且有较佳的解释比例。多线性主成分分析(MPCA)是主成分分析(PCA)到多维的一个延伸。PCA是投影向量(Vector)到向量，而MPCA是投影张量(Tensor)到张量，投影的结构相对简单，另外运算在较低维度的空间进行，因此处理高维度数据时有低运算量的优势。举例来说，给一个100x100的图片，主成分分析运做