主成分分析（PCA）的主要作用和目的是：
降維。通過將多個原始變數轉換為少數幾個綜合指標（即主成分），在保留原始數據大部分信息的同時，減少分析的複雜度。這種轉換使得數據更加易於處理和分析，特別是在處理高維數據時，可以顯著簡化分析過程並提高結果精度。
揭示變數間的內在關係。通過主成分分析，可以從事物之間錯綜複雜的關係中找出一些主要成分，從而進行有效利用大量統計數據進行定量分析，解釋變數之間的內在關係，得到對事物特徵及其發展規律的一些深層次的啟發。
篩選變數。在研究過程中，主成分分析可以用來篩選和選擇最佳的變數子集合，通過較少的計算量來選擇，從而提高研究效率。
總的來說，主成分分析是一種強大的數據分析工具，它通過線性組合原始變數形成新的綜合指標，即在降低數據維度的同時保留了數據的關鍵信息，為複雜的數據分析和解釋提供了便利。