L'analisi delle componenti principali (PCA) è una tecnica statistica utilizzata per ridurre la dimensionalità dei dati pur preservando la maggior parte delle informazioni contenute nel set di dati originale. Funziona trasformando i dati in un insieme di variabili non correlate, note anche come componenti principali, che spiegano la maggior parte della varianza nei dati. PCA è uno strumento utile per la visualizzazione dei dati, l'estrazione delle caratteristiche e la riduzione del rumore. Può anche essere utilizzato per identificare valori anomali e ridurre il costo computazionale di determinati algoritmi di apprendimento riducendo la dimensionalità dei dati.
Spiegare lo scopo dell'analisi delle componenti principali