• 연속형 변수만 처리할 수 있습니다. 카테고리형 변수에는 적합하지 않습니다.

• 특성을 결합할 때 값을 근사하여 처리합니다. 이는 정확도를 희생하는 대신 차원 축소 문제를 더 간단하게 만듭니다. PCA를 사용하기 전에 이 상충 관계를 명확히 이해해야 합니다.

• 변수들이 상관 관계를 형성한다는 가정을 사용합니다. 즉, 상관성이 없는 변수에 대해서는 주성분을 찾아내지 못합니다.

• 선형적인 변수나 변수 간 관계에 적합합니다. 비선형적인 특성을 갖는 경우에는 로그 변환 등의 전처리가 필요합니다.