2篇7章8节：主成分回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示

在实际的数据分析中，我们经常遇到这样一种棘手的问题：自变量之间高度相关，也就是我们常说的“多重共线性”（Multicollinearity）问题。它会导致回归系数极不稳定，使模型难以解释，也影响预测效果。而主成分回归（Principal Component Regression，简称 PCR），正是应对这种问题的一种有效手段。它将“主成分分析”（PCA）与线性回归结合起来，既解决了变量之间的共线性，又实现了降维，是一类典型的“正则化”建模技术。本文将带你深入了解主成分回归的原理、步骤、优势和应用场景，帮助你在处理高维数据或共线性严重的数据时，更加得心应手。

一、认识主成分回归

主成分回归（Principal Component Regression，PCR）是一种将主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）与线性回归相结合的统计技术。其核心目的在于降低数据集的维度，通过将数据投影到一个低维子空间，