层次分析法和主成分分析法都是多目标决策的经典方法之一。虽然它们的目的都是求解多维度数据的权重或关键指标，但是这两种方法的基本思想和应用领域都有所不同。下面将从几个方面比较这两种方法。
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是由美国学者托马斯·萨亚（Thomas Saaty）在20世纪70年代提出的一种定量化分析方法，主要应用于评价和排序问题。它的基本思想是将一个大的、复杂的问题，分解成若干个具有层次结构的小问题，得到一个层次结构模型。通过分别比较每一层次中各个元素的相对重要程度，最终确定每个元素的权重。
主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计分析方法，其基本思想是通过对数据进行线性变换，将高维数据转换成低维数据，并保留原始数据的主要特征和信息，简化数据结构。通过将多个指标组合成更少的指标，为数据分析提供更大的可解释性。
层次分析法主要应用于决策评价、投资分析、市场调查、物流管理等领域，适用于多条件、多目标、多层级的决策分析。例如在企业管理中，可以用AHP分析各个部门的绩效，以确定每个部门的权重值。
主成分分析法主要应用于数据降维、特征提取、模式识别等领域，适用于高维数据的分析和处理。例如在医学研究中，可以通过PCA方法得到基因表达谱数据的主成分，实现对基因表达的快速分析和筛选。
层次分析法的运算过程比较复杂，需要构建层次结构模型、编制判断矩阵、计算特征值和特征向量等步骤。相对来说，AHP的运算过程较为繁琐，需要专业人员进行操作。
主成分分析法的运算过程相对比较简单，只需要进行数据预处理、协方差矩阵计算、特征值分解等基本操作。相对来说，PCA的运算过程比较简单，学习和应用门槛较低。
层次分析法和主成分分析法在应用领域、基本思想和运算过程等方面都存在明显的差异。如果需要从多个角度对不同指标进行加权考虑，可以采用层次分析法；如果需要快速准确地对大量指标进行降维处理，可以采用主成分分析法。
当然，选择哪种分析方法还需要根据具体问题进行综合评估和衡量，不能一概而论。
