玄武岩的化学成分分析，成分分析测试

主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其Zui主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的Zui大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。

所谓降维，就是把具有相关性的变量数目减少，用较少的变量来取代原先变量。如果原始变量互相正交，即没有相关性，则主成分分析没有效果。

在生物信息学的实际应用情况中，通常是得到了成百上千个基因的信息，这些基因相互之间会有影响，通过主成分分析后，得到有限的几个主成分就可以代表它们的基因了。也就是所谓的降维。

R语言有非常多的途径做主成分分析，比如自带的princomp()和psych包的principal()函数，还有gmodels包的fast.prcomp函数。

实际应用时我们通常会选择主成分分析函数，大部分情况下都是直接把input数据一步分析到位，只需要看懂输出结果即可。但是为了加深理解，这里一步步拆解主成分分析步骤，讲解原理。

数据集USJudgeRatings包含了律师对美国高等法院法官的评分。数据框包含43个样本，12个变量!

下面简单看一看这12个变量是什么，以及它们的相关性。