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1. Komponenten (Eigenvektoren und Eigenwerte) können => Komponenten mit kleiner Varianz weglassen => Hauptkomponenten auswählen

2. Projektion der Daten auf reduzierte Achsenanzahl / auf die Hauptachsen (z.B. durch Skalarprodukt) => in den Unterraum projezieren => Transformierte Messdaten

3. Inverse Matrix mit verwendeten Eigenvektoren bilden (falls alle Eigenvektoren verwendet werden geht auch Transponierte) => Matrix auf transformierte Messdaten anwenden (Rückrechnung in ursprüngliches Koordinatensystem)

4. Mittelwert wieder aufaddieren => zurück aus Zentrierung in Postion des alten Koordinatensystems

(PCA-Kompression durch weglassen von Hauptachsen ist verlustbehaftet => allerdings durch weglassen von unwichtigen Hauptachsen (kleine Eigenwerte) nur wenig Informationsverlust)