Ang PCA ay maaaring gawin sa pamamagitan ng dekomposisyong eigenhalaga ( eigenvalue decomposition ) ng isang kobariansa ng datos ( o korelasyong ) matrix o singular na dekomposisyong halaga ng isang data matrix na karaniwang ay pagkatapos ng pagsesentro / paggigitna ng mean ( at pagnonormalisa o paggamit ng mga iskor @-@ na @-@ Z ) ng data matrix sa bawat katangian ( attribute ) .. Ang mga resulta ng isang PCA ay karaniwang tinatalakay sa termino ng mga iskor ng bahagi na minsang tinatawag na mga iskor na paktor ( na tinranspormang mga halaga ng bariabulo na tumutugon sa isang partikular na punot ng datos ) at mga pagkakarga ( ang timbang kung saan ang bawat ginawang pamantayang orihinal na bariabulo ay dapat paramihin upang makuha ang iskor ng bahagi ).
