PCA（Principal Component Analysis）即主成分分析，是一種常用的數據分析方法，主要用於高維數據的降維和特徵提取。
其基本思想是通過線性變換，將原始數據轉換為一組各維度線性無關的表示，常用於減少數據集的維度，同時保留數據中的主要特徵。PCA分析的過程包括數據預處理、計算協方差矩陣、計算特徵值和特徵向量、選擇主成分、解釋主成分以及圖形展示等步驟。
具體來說，PCA首先對數據進行預處理，包括確保所有變數的測量單位一致、處理缺失數據、中心化和標準化；然後根據標準化後的數據計算協方差矩陣；通過協方差矩陣找出特徵值和相應的特徵向量，這些特徵向量定義了數據的主成分方向；根據特徵值的大小選擇前幾個主成分，通常以能解釋大部分數據變異為標準；最後根據特徵向量分析每個主成分在原始變數中的權重，並繪製散點圖等可視化工具來顯示樣本在主成分上的投影，以便理解主成分代表的含義並可視化樣本間的相對位置和群組聚類情況。