生信小课堂 | 手把手带你玩转PCA主成分分析（含教程）

主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的多变量统计分析方法，广泛应用于代谢组学数据的降维、可视化和模式识别。PCA是一种无监督的降维技术，通过线性变换将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留数据的主要变异信息。其主要目的是揭示数据中的潜在结构，减少噪声，简化数据的复杂性，便于后续分析和解释。

本教程将引导您探索主成分分析（PCA）的基本概念、制作过程，以及它们在实际研究中的应用，旨在为您的科学研究和数据分析工作提供强大的支持。