主成分分析最多能萃取出多少主成分

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一種降維技術，它將數據集的維數減少同時保留數據的關鍵信息。PCA通過正交變換將數據投影到新的坐標繫上，這個新的坐標系中的第一坐標（或稱第一主成分）是數據方差最大的方向，第二坐標是數據在第一個坐標上投影為零的情況下方差最大的方向，依此類推。

PCA萃取的主成分數量是由數據集的維數決定的，它可以提取的最多主成分數量等於數據集的原始維數。例如，如果原始數據集有100個特徵，PCA最多可以提取出100個主成分。

然而，在實際套用中，通常不會使用所有的主成分，而是選擇前幾個解釋了大部分方差的主成分。選擇多少個主成分取決於數據的特性和套用的目標。通常，我們會選擇解釋了至少80%或90%以上方差的主成分。如果使用過多的主成分，可能會引入噪聲，而使用過少的主成分可能會丟失重要的信息。因此，需要根據具體情況來決定使用多少個主成分。