（1）数据预处理：主成分分析法需要对原始数据进行预处理，包括数据标准化和中心化等（2）数据协方差矩阵求解：计算原始数据的协方差矩阵，用来衡量变量之间的关系（3）计算特征值和特征向量：计算协方差矩阵。主成分分析详细步骤？更多详情请大家跟着小编一起来看看吧！
主成分分析详细步骤(1)
（1）数据预处理：主成分分析法需要对原始数据进行预处理，包括数据标准化和中心化等。
（2）数据协方差矩阵求解：计算原始数据的协方差矩阵，用来衡量变量之间的关系。
（3）计算特征值和特征向量：计算协方差矩阵的特征值和特征向量，其中特征值越大，表示变量之间的关系越大。
（4）确定主成分：根据计算出的特征值和特征向量，选取其中的前k个特征向量作为主成分，数量取决于协方差矩阵中变量之间的关系和对目标变量的影响等因素。
（5）求解数据分析：重新构建变量间的关系，得到通过主成分分析后的数据，将原始数据投影到主成分，完成数据分析。