Principal Component Analysis (PCA) ist ein statistisches Verfahren zur dimensionsreduzierten Beschreibung hochdimensionaler Werkstoffdaten. Typische Anwendungsfelder sind chemometrische Analysen (z.B. Spektren aus EDX, XPS, NMR), Gefügecharakterisierung (z.B. EBSD-Orientierungsdaten) und hochauflösende Prozessdaten (z.B. in-situ Messreihen bei Wärmebehandlungen).

Formal basiert PCA auf der Eigenwertzerlegung der Kovarianzmatrix eines zentrierten Datensatzes. Die resultierenden Hauptkomponenten sind orthogonale lineare Kombinationen der ursprünglichen Variablen und ordnen sich nach abnehmender Varianz. Dadurch lassen sich korrelierte Größen komprimiert darstellen, ohne wesentliche Informationsverluste.

In der Werkstofftechnik werden PCAs vor allem eingesetzt zur (i) Rauschunterdrückung und Glättung experimenteller Daten, (ii) Erkennung verborgener Struktur- oder Phasencluster, (iii) Visualisierung komplexer Prozess- und Mikrostrukturräume sowie (iv) Vorverarbeitung für überwachtes maschinelles Lernen. Beispielsweise lassen sich mit PCA Phasenübergänge in in-situ-Diffraktometrie-Daten identifizieren oder Legierungskompositionen mit ähnlichem Eigenschaftsprofil gruppieren.

Wesentliche Aspekte für eine valide Anwendung sind geeignete Skalierung (z.B. z-Transformation bei heterogenen Einheiten), sorgfältige Auswahl der Anzahl relevanter Hauptkomponenten (z.B. Scree-Plot, Kreuzvalidierung) und eine physikalisch sinnvolle Interpretation der Ladungsvektoren. PCAs liefern rein lineare Projektionen; bei stark nichtlinearen Zusammenhängen können ergänzende Verfahren wie Kernel-PCA oder nichtlineare Manifold-Learning-Methoden erforderlich sein.