为什么特征向量能够更好地描述数据的本质特征？详细解释，适当举例子

特征向量能够更好地描述数据的本质特征，是因为它们能够将数据从高维空间映射到低维空间，同时保留数据的重要特征。在低维空间中，数据更易于可视化和分析，同时也能够减少计算复杂度。

举个例子，假设我们有一个包含100个特征的数据集，我们可以使用主成分分析（PCA）算法将其映射到一个只有10个特征的低维空间。在这个低维空间中，我们可以更容易地发现数据中的模式和关系，同时也能够更快地进行计算和分析。

总之，特征向量能够更好地描述数据的本质特征，是因为它们能够将数据从高维空间映射到低维空间，同时保留数据的重要特征。