潜在语义分析 (LSA) 依赖于线性代数分解（例如 SVD），后者又涉及特征向量/值（参见此处）。

不确定这是否正是您的问题所要解决的问题，但总的来说，特征向量在数据分析中很有用，因为它们定义了数据中的一些“自然”方向。例如，某些数据的协方差矩阵的特征向量都是相互垂直的，第i个指向数据中第i个最大方差的方向。换句话说，第一个特征向量指向数据方差最大的方向，第二个特征向量指向第二大方差的（垂直）方向，依此类推。这就是为什么基于特征向量的分解在特征选择和降维中如此有用的原因。用非正式术语来说，它们将数据转换为与数据中的某些“自然”轴对齐的垂直特征。