主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的多变量数据降维方法，通过线性变换将原始数据映射到新的坐标系中，使得数据在新坐标系下具有最大的方差。本文将详细介绍主成分分析的原理、计算方法、结果解读以及实际应用场景。 1.主成分分析的基本原理 主成分分析的核心思想是将高维度数据转化为低维度数据，保留大部分原始数据的信息。通过数学方法，PCA找到一组正交基，使得数据在新坐标系下的方差最大。这些正交基被称为主成分，可以理解为新坐标系的轴向量。 2.主成分分析的计算方法 主成分分析的计算可以通过协方差矩阵的特征值分解来实现。计算原始数据的协方差