主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA）是一种化繁为简的数据分析方法，在数据分析及模型降维中得到了广泛应用。
主成分分析法可以将原始数据转化为新的坐标系，使得每个主成分之间互不相关，以此实现数据降维的目的。主成分分析法最初应用于因子分析中，之后逐渐应用于其他领域，如模式识别、图像处理、金融分析、信号处理等方面。
主成分分析法的应用非常广泛。以模式识别领域为例，PCA可以用于人脸识别、语音识别、手写数字识别等问题。在金融领域中，主成分分析法可以用于分析资产价格变化、构建投资组合等。
主成分分析法是一种十分实用的数据分析方法，可以为研究者提供很大的便利与帮助。