b"\n_START_ARTICLE_\nAn\xc3\xa0lisi de components principals\n_START_PARAGRAPH_\nL'an\xc3\xa0lisi de components principals (ACP, PCA en angl\xc3\xa8s), en estad\xc3\xadstica, \xc3\xa9s una t\xc3\xa8cnica utilitzada per reduir la dimensionalitat d'un conjunt de dades per a poder-les representar gr\xc3\xa0ficament en gr\xc3\xa0fics de dues o tres dimensions agrupant diverses variables de les dades en factors, o components, compostos per l'agrupaci\xc3\xb3 de diverses variables. Intu\xc3\xaftivament, la t\xc3\xa8cnica serveix per determinar el nombre de factors explicatius d'un conjunt de dades que determinen en major grau la variabilitat d'aquestes dades. L'ACP \xc3\xa9s \xc3\xbatil per identificar les variables responsables de causar una falla o les variables m\xc3\xa9s afectades per la falla._NEWLINE_L'ACP construeix una transformaci\xc3\xb3 lineal que escull un nou sistema de coordenades per al conjunt original de dades en el qual, la vari\xc3\xa0ncia de major mida del conjunt de dades \xc3\xa9s capturada en el primer eix, primera component principal. La segona vari\xc3\xa0ncia m\xc3\xa9s gran \xc3\xa9s el segon eix, segona component principal, i aix\xc3\xad successivament. Per construir aquesta transformaci\xc3\xb3 lineal s'ha de construir, primer, la matriu de covari\xc3\xa0ncia o matriu de coeficients de correlaci\xc3\xb3. Degut a la simetria d'aquesta matriu existeix una base completa de vectors propis. La transformaci\xc3\xb3 que passa les antigues coordenades a les coordenades de la nova base \xc3\xa9s la transformaci\xc3\xb3 lineal necess\xc3\xa0ria per reduir la dimensionalitat de les dades.\n_START_SECTION_\nUsos\n_START_PARAGRAPH_\nS'utilitza per al monitoratge d'un conjunt de dades utilitzant aquesta reducci\xc3\xb3 de dimensionalitat, millorant el monitoratge univariant. Tamb\xc3\xa9 es pot aplicar en la detecci\xc3\xb3 de falles,"