什么是主成分分析

主成分分析是一种常用的数据降维方法，它通过线性变换将原始数据转换为一组新的变量，使得这些新变量能够最大程度地解释原始数据的方差。这些新变量被称为主成分，它们是原始变量的线性组合，且彼此之间是不相关的。

主成分分析的主要目的是减少数据的维度，从而简化数据的分析和处理过程。这种技术可以应用于各种领域，例如金融、医学、社会科学等，用于分析数据集中的变量之间的关系，并找出影响数据变化的最重要的因素。