在磁盘空间有限的情况下，将大数据集PCA保存在磁盘上以供以后使用

，可以采取以下几种方法：

1. 压缩算法：使用压缩算法可以减小数据集的存储空间。常见的压缩算法包括gzip、zip、7z等。这些算法可以将数据集进行压缩，减小存储空间的占用，并且在需要使用时可以解压缩还原数据。
2. 数据分片：将大数据集分成多个小的数据片段进行存储。可以根据数据集的特点进行分片，例如按照时间、地理位置、数据类型等进行划分。这样可以将数据集分散存储在多个磁盘上，减小单个磁盘的存储压力。
3. 数据压缩与分片结合：结合上述两种方法，可以将大数据集进行分片，并对每个数据片段进行压缩。这样既可以减小存储空间的占用，又可以将数据集分散存储在多个磁盘上。
4. 数据库存储：将大数据集保存在数据库中，可以有效管理和查询数据。数据库系统可以提供数据的索引和查询功能，方便以后使用时进行检索。推荐腾讯云的数据库产品TencentDB，具有高可用性、高性能、弹性扩展等特点，适用于大规模数据存储和查询。
5. 云存储服务：将大数据集保存在云存储服务中，如腾讯云的对象存储服务COS。云存储服务提供了高可用性、高可靠性的存储空间，可以方便地上传、下载和管理数据。通过使用云存储服务，可以将数据集保存在云端，减少本地磁盘空间的占用。

总结起来，在磁盘空间有限的情况下，将大数据集PCA保存在磁盘上以供以后使用，可以采用压缩算法、数据分片、数据压缩与分片结合、数据库存储或云存储服务等方法来减小存储空间的占用，并且方便以后使用时进行检索和管理。