PCA는 지정된 데이터 범위에서 PCA(Principal Component Analysis)를 수행하며, 특이 값 분해를 사용하여 data에 지정된 데이터 범위에 대한 직교 고유 벡터를 찾습니다. 입력으로 지정된 n개 열마다 새 열을 하나씩 리턴하고, 한 개의 열을 추가로 리턴합니다. 처음 n개 열에는 고유 벡터가 포함되어 있습니다. 각 고유 벡터는 n개 열에서 행으로 읽힙니다. 마지막으로 리턴되는 열에는 해당하는 고유치 크기가 포함되어 있습니다. 고유 벡터는 해당하는 고유치에 따라 정렬됩니다.

U의 행은 A의 고유 벡터이며, 은 각 대각 요소가 A에 대한 고유치의 크기인 대각 매트릭스입니다.

PCA 매크로 함수는 처음 n개 열에 U를 리턴하고, 마지막 열에 의 대각 요소를 리턴합니다.