答:主成分分析是用以寻找判断某种事物或现象的主要综合指标,它是在不损失或很小损失原有信息的前提下,将原来多个彼此相关的指标转换为新的少数几个彼此独立的综合指标的一种多元统计分析方法。主成分分析的作用主要有:(1)主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。(2)可通过因子负荷的结论,弄清 X 变量间的某些关系。(3)它是多维数据的一种图形表示方法。经过主成分分析后,可以选取前两个主成分或其中某两个主成分,根据主成分的得分,画出n个样本在二维平面上的分布情况,由图形可直观地看出各样本在主分量中的地位,进而还可以对样本进行分类处理,可以由图形发现远离大多数样本点的离群点。(4)可以用来构造回归模型。(5)可筛选回归变量。可以用较少的计算量来选择变量,获得选择最佳变量子集合的效果。