无论身处何地，只要持续努力，终将被世人所瞩目并欣赏！
—— 许栋
主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一种多元统计方法，由霍特林（Hotelling）在1933年提出。此方法利用降维的思路，在信息损失极小的情况下将多个指标转化为几个综合指标。这些综合指标，即主成分，是原始变量的线性组合，且各主成分间互不相关，使得主成分在某方面比原始变量更具优越性。在研究复杂问题时，只需考虑少数几个主成分，即可避免信息损失过多，从而更容易抓住主要矛盾，揭示事物内部规律的关联性，并简化问题，提高分析效率。
简而言之，主成分分析主要用来评估组内样本的重复性（图上本组内各点的密集程度）和组间样本的差异性（图上各组点之间的距离）。若PCA分析结果差异不大，则后续的差异分析意义不大；若存在离群样本，可先剔除再进行分析，以确保后续分析的有效性和准确性。
那么，如何在Origin软件中进行主成分分析呢？让我们一步步来了解。
以Origin 2019b 32Bit为例进行讲解。
数据获取与准备
1. 转换数据为合适的格式，如图所示。
2. 打开Origin软件，将数据粘贴或导入。
主成分分析操作步骤
3. 点击PCA相关的插件或App。
4. 设置参数：选择所有列作为输入数据。
5. 调整数据范围，从第三列开始进行分析。
6. 设置观察值和组别，通过点击右边的黑色三角进行选择。
7. 保持Setting和Quantities to Compute里的设置默认即可。
2D图设置与操作
8. 进入Plot设置，可选择2D或3D图。首先来看一下2D图的设置。
9. 选择合适的设置后，点击确定，即可生成Score plot图。
10. 基本的图形界面就会呈现出来。
图形优化与标签添加
11. 双击图中的点，添加相应的标签。
12. 调整次坐标轴、字体等细节，使图形更加专业和美观。
其他操作与调整
13. 右击图例标签进行属性调整。
14. 若标签位置不合适，可通过按住Ctrl键并鼠标点击进行移动。
15. 经过上述步骤，我们的2D PCA图就完成了。
3D图设置与操作
16. 进入Plot设置，选择3D图。
17. 打开结果图进行查看。
18-23. 这里是一些关于3D图的调整和操作步骤，包括图形的移动、角度调整、标签显示等。
总结
24. 学到这，你掌握主成分分析和在Origin软件中的操作了吗？
[参考文献]