成分分析其實是一種古老的多元統計方法，它的主要功能是將包含很多變量的高維數據“降維”，變成僅有少數幾個變量的低維數據，并盡量使信息不損失或少損失。隨著機器學習的興起，成分分析作為一種主要的無監督學習方法，其重要性日益凸顯。

　　成分分析是指通過微觀譜圖對產品或樣品的成分進行分析，對各個成分進行定性定量分析的技術方法。成分分析技術主要用于對未知物、未知成分等進行分析，通過分析可以快速確定目標樣品中的各種組成成分是什么，幫助您對樣品進行定性定量分析，鑒別、橡膠等高分子材料的材質、原材料、助劑、特定成分及含量、異物等。

　　成分分析一般采用光譜（紫外、紅外、核磁）；色譜（氣相色譜、液相色譜、離子色譜）；質譜（質譜儀、氣質連用、液質連用）；能譜（熒光光譜、衍射光譜）；熱譜（熱重分儀、示差掃描量熱儀）對樣品進行綜合解析，通過多種分離和分析方法的聯合運用，對樣品中的各組分進行定性和定量分析，從而確定組分的結構，對樣品有個全面的了解。

　　定性結果：

　　通俗的理解是——通過成分分析的手段得出被測物中主要包括的成分，概況的來說就是確定物質的組分。

　　定量結果：

　　通俗的理解是——在確定被測物的定性組分之后，進行相應的定量分析，得出各種組分的分配比例。按照科學技術，定量分析只能做到無限接近真實情況，但卻無法100%保證準確。

　　分析：

　　定性半定量分析

　　這是許多材料分析實驗中結論的常見情況，其定義在于——能基本確定被測物的組分，在定量上也有一定的參考值，但其值并不（僅具備參考意義）。

　　污染物分析

　　這是特殊的成分分析，由一些具備較高成分分析技術實力第三方測試機構推出，用于分析被測物中出現的瑕疵或影響功能的特殊因素（例如透明屏幕的污點等）。