主成分

主成分 节点对位置场执行主成分分析（PCA）。

PCA 通过分析数据点的分布情况，确定数据的中心点以及最能描述其方向和形状的正交轴。所得轴的排序依据是数据在各方向上的变异程度，从最大到最小。

这对于确定几何体的优势取向、将物体与点云对齐、生成局部坐标系或测量分布范围非常有用。

输入

位置

待分析的数值。

群组 ID

整数场，定义独立分析组。

具有相同组 ID 的元素将一起进行分析，而具有不同组 ID 的元素则分别处理。

输出

群组中心

分析组的中心。

旋转

其局部坐标轴与数据的主轴相对应的旋转。

主成分

各主轴上数据的方差。

数值越大，表示沿相应轴的离散程度越高。

主轴

长轴

与最大方差方向对应的单位矢量。

中间轴

与中间方差方向对应的单位矢量。

它与其他轴共同构成一个右旋正交基。

短轴

与最小方差方向对应的单位矢量。