投影。这样就可以利用少量的主成分让数据的维度降低了。PCA 跟因子分析密切相关。因子分析通常包含更多特定领域底层结构的假设，并且求解稍微不同矩阵的特征向量。PCA 也跟典型相关分析(CCA)有关。CCA定义的坐标系可以最佳地描述两个数据集之间的互协方差，而PCA定义了新的正交坐标系，能最佳地描述单个数据集当中的变异数。
数学定义.PCA的数学定义是：一个正交化线性变换，把数据变换到一个新的坐标系统中，使得这一数据的任何投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大