主成分分析

主成分分析（PCA）是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些不相关的变量称为主成分。这种方法可以提取数据的主要特征分量，同时减少数据的复杂性。主成分分析在许多领域都有广泛的应用，如生物信息学、金融、社会科学等。它可以帮助研究人员更好地理解数据的结构和关系，从而为进一步的分析和解释提供基础。总之，主成分分析是一种强大的数据处理工具，可以简化复杂的数据集，揭示隐藏的模式和趋势。