1. 面试官：介绍主成分分析（PCA）的基本原理和目的。

2. 面试官：举例说明PCA在实际数据分析中的应用场景。

3. 面试官：解释PCA中的方差和协方差以及它们在数据降维中的作用。

4. 面试官：讨论PCA与线性判别分析（LDA）之间的区别和联系。

5. 面试官：探讨PCA在处理高维数据中的局限性和解决方法。

6. 面试官：说明PCA的推导过程并解释各步骤的意义。

7. 面试官：介绍主成分选择的方法和标准，以及如何确定选择多少个主成分。

8. 面试官：说明PCA在特征工程中的重要性和作用。

9. 面试官：探讨PCA在图像处理和模式识别中的应用和特点。

10. 面试官：谈谈PCA与深度学习的关系和互补性。