主成分分析（PCA）是一种数据降维的无监督学习方法，也是各行各业常用的分析方法之一。它可以将高维数据映射到低维空间上，同时保留原始数据的主要信息。主成分分析的应用非常广泛，比如可以用于金融风险管理中的资产评估、医学领域中研究生存数据、化学品制造中的生产控制等等。
主成分分析方法的核心是将原始数据映射到新的坐标轴系上，新的坐标系通过对原始数据的特征值分解而得到。然后我们可以通过保留前 k 个最大的特征值对数据进行降维处理，得到了降维后的新数据。
以一张图片为例，如下所示：
通过主成分分析方法处理得到的数据，可以用更少的变量来解释数据的变化，降低了数据复杂度，同时也便于数据的可视化和分析，更具有实际的应用价值。在未来，随着数据科学的发展，主成分分析方法将会在更多的领域得到应用。
