２次元であれば2本で、 ３次元であれば3本の固有ベクトルによって データを要約する （あとは固有値で説明する） 統計学だけでこの 固有値 固有ベクトル に馴染みがある人は文系にはいるかもしれないが、 大学理系だと「線形代数」の文脈でこれをしっかりとやる   なぜ固有値・固有ベクトルが大事かというと、ある行列があった時、 その行列を固有ベクトルを使って 「固有ベクトル×固有値」 の形に抽出することができて、 それは線形代数の計算上、便利な「対角化」につながる。   対角化がなぜ便利かというと、計算が混み合った時に固有値の累乗だけで計算が終わるから。   そもそも本来、 行列[ab ; cd] というのは、abベクトルと、cdベクトルで示される面積を表している。   行列の積についてはこちら     （２次元の時）全ての線形変換は、 (さらに…)