主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的统计方法，主要用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始数据转换为一组新的变量，称为主成分。这些主成分按照方差大小排序，第一主成分具有最大的方差，第二主成分次之，且与第一主成分正交，以此类推。PCA广泛应用于数据压缩、模式识别、图像处理等领域，能够有效减少数据的复杂性，同时保留主要信息。