主成分分析，但沒有因變量怎麼辦？

主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一種無監督的統計技術，其目的是在資料中識別主要的變化模式或方向。因此，PCA並不需要因變數。其主要目標是減少資料的維度，同時儘量保留資料中的大部分變異性。

PCA的主要目的是將多維資料轉換到新的座標系統中，這些新的座標（稱為主成分）可以最大地捕獲資料中的變化。第一個主成分捕獲了資料中最大的方差，第二個主成分（與第一個主成分正交）捕獲了剩下的最大方差，依此類推。

所以，當你執行PCA時，你只是對輸入特徵或變數進行操作，不考慮任何因變數或響應變數。