PCA通常是用于高维数据的降维，它可以将原来高维的数据投影到某个低维的空间上并使得其方差尽量大。如果数据其中某一特征（矩阵的某一列）的数值特别大，那么它在整个误差计算的比重上就很大，那么可以想象在投影到低维空间之后，为了使低秩分解逼近原数据，整个投影会去努力逼近最大的那一个特征，而忽略数值比较小的特征。因为在建模前我们并不知道每个特征的重要性，这很可能导致了大量的信息缺失。为了“公平”起见，防止过分捕捉某些数值大的特征，我们会对每个特征先进行标准化处理，使得它们的大小都在相同的范围内，然后再进行PCA。
此外，从计算的角度讲，PCA前对数据标准化还有另外一个好处。因为PCA通常是数值近似分解，而非求特征值、奇异值得到解析解，所以当我们使用梯度下降等算法进行PCA的时候，我们最好先要对数据进行标准化，这是有利于梯度下降法的收敛。
