同时保留数据集当中对方差贡献最大的特征。这是通过保留低维主成分，忽略高维主成分做到的。这样低维成分往往能够保留住数据的最重要部分。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。由于主成分分析依赖所给数据，所以数据的准确性对分析结果影响很大。主成分分析由卡尔·皮尔逊于1901年发明，用于分析数据及建立数理模型，在原理上与相似。之后在1930年左右由哈罗德·霍特林独立发展并命名。依据应用领域的不同，在信号处理中它也叫做离散K-L 转换（discrete Karhunen–Loève transform (KLT)