Eigen vector는 특정 선형 변환에 대해 방향이 바뀌지 않고 크기(scale)만 바뀌는 vector를 의미하며, 이때 나타나는 크기의 변화를 Eigen value라고 한다. PCA(principal component analysis)는 가장 널리 사용되는 차원 축소 기법 중 하나로, 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환시킬 수 있다. 기본적으로 PCA는 정사영 시켰을 때 데이터의 분산이 가장 큰 축(기저)을 먼저 찾고, 그 다음은 그에 uncorrleated한 축을 찾는 식으로 동작한다.