主成分分析常用于统计分析，可以帮助数据分析者更好地理解数据的内在结构和相关性。主要应用实例有：
1. 数据降维：使用PCA可以将大量的多维数据集降维到少量的几个维度，从而更容易理解和可视化；
2. 数据聚类：使用PCA可以将数据分组，更容易发现潜在的模式和趋势；
3. 数据可视化：PCA可以帮助数据分析者以二维空间更好地可视化数据；
4. 特征选择：PCA可以根据变量之间的相关性选择最重要的变量，从而减少建模时的计算量；
5. 信号处理：PCA可以帮助信号处理工程师从复杂的信号中提取有用的信息；
6. 生物学：PCA可以用于基因表达数据分析，比如肿瘤分型。
