Furthermore, PCA can effectively reduce dimension only when the input data vectors are correlated (which results in a few dominant eigenvalues).
Более того, МГК может эффективно уменьшить размерность только в случае, когда вектора входных данных коррелируют (что приводит к малому количеству доминирующих собственных значений).