1. 主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种多元统计分析方法，其主要目的是降低变量维度的同时，保留变量的主要信息和规律性。
2. 主成分分析的基本思想是通过线性转换将原始变量转化为一组新的互相独立的变量，这些新变量称为主成分。而且，主成分的解释力度从高到低逐渐减弱。
3. 在主成分分析中，第一个主成分能够尽量解释原始数据的变异量，第二个主成分能够解释剩余的变异量，并与第一个主成分无关等。当主成分个数达到变量数时，就无法再通过主成分分析降维了。
4. 该方法可以运用于多个学科，例如生物、工程、社会学和经济等。主成分分析也被广泛用于面向对象的数据挖掘、特征提取和分类等问题中。
5. 可以使用各种软件来执行主成分分析，如SPSS、R、MATLAB等，由于其易于实现、可解释性高和有助于处理多重共线性等特点，它在数据统计学中越来越受欢迎。
