En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Forklar prinsippene bak hovedkomponentanalyse i maskinlæring [/INST] Hovedkomponentanalyse (PCA) er en statistisk teknikk som brukes til å analysere høydimensjonale datasett og redusere dem til færre dimensjoner, noe som hjelper med å fange opp underliggende mønstre, oppdage korrelasjoner og identifisere trender. PCA prosjekterer alle datapunkter på et nytt koordinatsystem, slik at punktene som påvirker variansen i dataene mest, er plassert i origo. Det hjelper maskinlæringsmodeller med å redusere antall inngangsvariabler og avdekke den underliggende strukturen i dataene.