主成分分析（PCA）是一种统计方法，用于降低数据集的维度并发现其中的模式和结构。

要进行主成分分析，首先需要计算六个组分之间的相关系数矩阵，然后对这个矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。

接下来，根据特征值的大小选择最重要的几个特征向量作为主成分，并通过线性变换将原始数据映射到新的主成分空间中。

最后，利用新的主成分空间对数据进行分析和可视化。这样就可以通过主成分分析来发现数据中的模式和结构，并辅助数据的解释和理解。

只能提取5个，第六个就不是主成分了，因为已经小于1了。 这是因为各个成分的相关性太大引起的，因此这些变量不是很适合做主成分分析！