主成分分析（PCA）是一种常见的多元统计分析方法，它的基本思想是将原始数据转化为一组线性无关的主成分，以减少数据的维度和复杂度，并尽可能保留原始数据的信息。PCA通过计算各个主成分的方差大小和贡献率，来确定哪些主成分对原始数据的解释最为重要。主成分分析可以应用于不同领域的数据分析和统计建模，如金融、医学、生态学等。