PCA 简介 PCA（Principal Component Analysis），即主成分分析。PCA是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法，采取降维的思想，PCA 可以找到距离矩阵中最主要的坐标，把复杂的数据用一系列的特征值和特征向量进行排序后，选择主要的前几位特征值，来表示样品之间的关系。通过 PCA 可以观察个体或群体间的差异。PC 后面的百分数表示对应特征向量对数据的解释量，此值越大越好