PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一種常用的數據分析方法，主要用於降低大型數據集的維數，即將大型數據集轉換為較小的變數集，該變數集仍包含大型數據集中的大部分信息。
PCA的基本原理是減少數據集的變數數量，同時保留儘可能多的信息。在PCA中，首先計算數據（通常是連續變數）的協方差矩陣，協方差矩陣的特徵向量和特徵值用於確定主成分。特徵向量是數據中方差最大的方向，而特徵值表示這些方向上攜帶的方差量。主成分是由原始變數的線性組合構成的新變數，這些組合使得新變數之間相互不相關，同時儘可能多地保留原始變數的信息。因此，PCA可以視為一種線性降維方法，它通過提取數據的主要特徵分量，去除數據中的噪聲和冗餘，簡化數據的表達方式。
在R語言中，可以使用prcomp函式進行PCA分析，並結合ggplot2等繪圖包生成PCA圖的可視化結果。