主成分分析法及其应用苏键，陈军

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种统计方法，主要用于数据降维和特征提取，其目的是将原始的高维度数据转化为一组线性无关的新变量，即主成分。每个主成分都是原始特征的一种线性组合，但它们按顺序代表了原始数据中最大方差的方向。

应用方面，PCA在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

1. 数据可视化：通过减少高维数据的维度，使得数据在二维或三维空间中更易理解和展示。
2. 图像处理：用于图像压缩，通过保留主要的特征信息，减少存储空间。
3. 金融领域：在风险管理和投资组合优化中，用于发现资产的相关性，构建有效的投资组合。
4. 生物信息学：基因表达数据分析，识别基因表达模式的关键因素。
5. 质量控制：工业生产中的质量控制，通过PCA找出影响产品质量的主要因素。

苏键和陈军可能是两位在主成分分析方法研究或应用方面有所贡献的学者或研究人员，他们可能在理论发展、算法改进或者实际案例分析上有所成果。如果你需要了解更多关于他们的具体研究成果或论文，可能需要查看相关的学术文献或他们的专业文章。