主分量分析（principal component analysis），工学-机械工程-〔制造系统〕-机械制造系统监测诊断维护-机械故障诊断-机械信号时频分析，把多个变量约简为少数几个综合变量的一种统计数据分析方法。又称主成分分析。主成分概念于1901年被提出，当时只是对非随机变量进行了讨论。随后，1933年，研究人员将这个概念推广到随机变量，做了进一步发展，并将混合信号中求出主分量的方法称为主分量分析。实际上，许多系统是多要素的复杂系统，多变量问题经常遇到。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且各变量之间相互冗余，主分量分析正是针对这一问题而提出的。其目的就是用较少的新变量代替原来较多的旧变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留旧变量所反映的信息。主分量分析的基本原理是通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主分量。主分量分析是一种揭示大样本、多变量数据或样本之间内在关系的方法，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标，降低观测空间的维数，以获取最主要的信息。