If some axis of the ellipsoid is small, then the variance along that axis is also small, and by omitting that axis and its corresponding principal component from our representation of the dataset, we lose only a commensurately small amount of information.
Ha az ellipszoid valamelyik tengelye kicsi, akkor a tengely menti variancia is kicsi lesz, és ha elhagyjuk ezt a tengelyt és a hozzá tartozó főkomponenst az adathalmaz reprezentációjából, akkor csak egy ezzel arányosan kis adatmennyiséget veszítünk el.