主成分分析(Principal components analysis,PCA)提供了一种简化、降低数据维数的最常用方法, 它可以保留了数据集合中对方差贡献最大的主要成分(即最重要的特征), 在降维的同时将信息的损失尽量降低, 尽可能地保留数据特征.