主成分分析是多元统计分析和统计学习中最常用的数据降维方法之一。主成分分析在理论推导上不难，但在某些具体问题的理解上相对较为抽象，灵活运用和分析较为困难，初学时难以做到准确深入的理解和把握。本案例收集整理了沪深300指数成分股的收益率数据，采用Python语言编程进行主成分分析，将各个主成分方向解释为对应的因子投资组合，将投影得分解释为组合收益，并进一步通过矩阵转置分析和奇异值分解来帮助掌握主成分分析原理和应用技巧，使初学者能够对主成分分析有一个较为深入的认识。
https://bb9.sufe.edu.cn/bbcswebdav/users/2009000025/spca.pdf
