主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
在统计学中，主成分分析（principal components analysis，PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的大方差在1个坐标(称为主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献大的特征。这是通过保留低阶主成分，天然橡胶胶黏剂配方分析，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的重要方面。但是，这也不是一定的，水性聚氨酯胶黏剂配方分析，要视具体应用而定。
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