主成分分析（PCA）依赖于一些相当复杂的线性代数和矩阵代数技术。使用PCA并不需要理解这些技术，因此本文不会深入讲解相关数学原理。我们将详细说明执行PCA的具体步骤及其所依赖的核心概念，从而使生成的结果更加清晰直观。本节将介绍PCA的基本工作流程及其运作原理。

准备分析数据

主成分的定义基于方差

主成分是正交的

特征值与特征向量

选择主成分

选择主成分的经典方法

平行分析