3.2.2.1 技术原理
主成分分析方法（PCA）是常用的数据降维方法，应用于多变量大样本的统计分析当中，大量的统计数据能够提供丰富的信息，利于进行规律探索，但同时增加了其他非主要因素的干扰和问题分析的复杂性，增加了工作量，影响分析结果的精确程度，因此利用主成分分析的降维方法，对所收集的资料作全面的分析，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，把多个变量（指标）化为少数几个可以反映原来多个变量的大部分信息的综合指标。
主成分分析法的建立，假设xi1，xi2，…，xim是i个样品的m个原有变量，是均值为零、标准差为1的标准化变量，概化为p个综合指标F1，F2，…，Fp，则主成分可由原始变量线性表示：
地下水型饮用水水源地保护与管理：以吴忠市金积水源地为例
计算主成分模型中的各个成分载荷。通过对主成分和成分载荷的数据处理产生主成分分析结论。
3.2.2.2 方法流程
1）首先对数据进行标准化，消除不同量纲对数据的影响，标准化可采用极值法
图3.3 方法流程图
2）根据标准化数据求出方差矩阵；
3）求出共变量矩阵的特征根和特征变量，根据特征根，确定主成分；
4）结合专业知识和各主成分所蕴藏的信息给予恰当的解释，并充分运用其来判断样品的特性。
3.2.2.3 适用范围
主成分分析不能作为一个模型来描述，它只是通常的变量变换，主成分分析中主成分的个数和变量个数p相同，是将主成分表示为原始变量的线性组合，它是将一组具有相关关系的变量变换为一组互不相关的变量。适用于对具有相关性的多指标进行降维，寻求主要影响因素的统计问题。