多線性主成分分析 多線性主成分分析方法英語Multilinear Principal Component AnalysisMPCA可將高維度空間映射到低維空間中去降維的過程就是捨棄不重要的特徵向量縮減維度相較於一般的主成分分析多線性主成分分析保留了資料的結構性且有較佳的解釋比例 多線性主成分分析MPCA是主成分分析PCA到多維的一個延伸PCA是投影向量Vector到向量而MPCA是投影張量Tensor到張量投影的結構相對簡單另外運算在較低維度的空間進行因此處理高維度數據時有低運算量的優勢舉例來說給一個x的圖片主成分分析運做在x的向量上而多線性主成分分析則是在二階模式上運作x的向量對於等量的降維來說主成分分析需要估算的變數量為多線性主成分分析的x倍因此在實用面上多線性主成分分析可以比主成分分析更有效率