主成分分析是一种多变量统计分析方法，是利用线性代数的基本原理将原始数据转换为新的低维度数据的过程。主成分分析可以帮助我们发现数据中的主要变化趋势和特征，从而简化数据集并提高理解分析结果的能力。
主成分分析的核心思想是在保留数据总体方差的情况下，尽可能将原始数据向较少的几个主成分方向上进行投影，以实现数据的降维。主成分分析通常会通过计算各个主成分的方差贡献率和累计方差贡献率来选择保留的主成分数。
主成分分析在实际应用中有着广泛的应用，例如在社会经济调查、生物医学研究和市场营销等领域都有着重要的作用。通过主成分分析，可以将复杂的多维数据转化为可视化和解释的低维数据，从而提高模型的预测准确率和效率。