b'\n_START_ARTICLE_\nP\xc3\xa4\xc3\xa4komponenttianalyysi\n_START_PARAGRAPH_\nP\xc3\xa4\xc3\xa4komponenttianalyysi (engl. Principal components analysis, PCA) on dimension redusointitekniikka. P\xc3\xa4\xc3\xa4komponenttianalyysin tavoitteena on l\xc3\xb6yt\xc3\xa4\xc3\xa4 monidimensioisesta datasta ne komponentit, joiden avulla sen keskeisimm\xc3\xa4t piirteet voidaan esitt\xc3\xa4\xc3\xa4 ilman, ett\xc3\xa4 merkitt\xc3\xa4v\xc3\xa4\xc3\xa4 informaatiota menee hukkaan._NEWLINE_P\xc3\xa4\xc3\xa4komponenttianalyysi on er\xc3\xa4s keskeisimpi\xc3\xa4 menetelmi\xc3\xa4 hahmontunnistuksessa ja signaalink\xc3\xa4sittelyss\xc3\xa4. Samankaltaisia menetelmi\xc3\xa4 ovat esimerkiksi faktorianalyysi, Karhunen\xe2\x80\x93Lo\xc3\xa8ve-muunnos, Hotelling-muunnos ja singulaariarvohajotelma (SVD).'