主成分分析，但没有因变量怎么办？

主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种无监督的统计技术，其目的是在数据中识别主要的变化模式或方向。因此，PCA并不需要因变量。其主要目标是减少数据的维度，同时尽量保留数据中的大部分变异性。

PCA的主要目的是将多维数据转换到新的坐标系统中，这些新的坐标（称为主成分）可以最大地捕获数据中的变化。第一个主成分捕获了数据中最大的方差，第二个主成分（与第一个主成分正交）捕获了剩下的最大方差，依此类推。

所以，当你执行PCA时，你只是对输入特征或变量进行操作，不考虑任何因变量或响应变量。