固有ベクトル（こゆうベクトル）は、線形代数において重要な概念です。行列Aに対して、固有ベクトルは、Aを掛けたときにそのベクトル自身のスカラー倍になるベクトルのことを指します。具体的には、Av = λvという式で表され、ここでvは固有ベクトル、λは固有値です。 固有ベクトルは、データ解析や機械学習の分野でも広く利用されています。特に、主成分分析（PCA）では、データの次元を削減するために固有ベクトルを用いて、データの重要な特徴を抽出します。これにより、データの可視化やパターン認識が容易になります。