L'analisi dei componenti principali (PCA) è una tecnica statistica utilizzata per analizzare set di dati ad alta dimensione e ridurli a un numero inferiore di dimensioni, aiutando a catturare i modelli sottostanti, rilevare le correlazioni e identificare le tendenze. PCA proietta tutti i punti dati su un nuovo sistema di coordinate, in modo che i punti che influenzano maggiormente la varianza nei dati siano posizionati all'origine. Aiuta i modelli di machine learning a ridurre il numero di variabili di input e a rivelare la struttura sottostante dei dati.
Spiegare l'analisi dei componenti principali nell'apprendimento automatico