PCA – popularna metoda redukcji wymiarowości.

Jest to statystyczna technika analizy danych, stosowana do zmniejszenia liczby zmiennych w zbiorze danych poprzez przekształcenie oryginalnych cech na nowy, mniejszy zestaw zmiennych zwanych składowymi głównymi. Składowe te są liniowymi kombinacjami pierwotnych cech i zachowują jak największą możliwą wariancję, co pozwala na zachowanie najistotniejszych informacji zawartych w danych.

Metoda ta polega na znalezieniu kierunków w przestrzeni cech, które maksymalizują rozproszenie danych, co umożliwia ich efektywne przedstawienie w przestrzeni o niższych wymiarach. PCA jest szeroko wykorzystywana w analizie danych, uczeniu maszynowym oraz eksploracji danych jako narzędzie umożliwiające odszukanie wzorców, redukcję szumów oraz wizualizację wielowymiarowych zbiorów danych. Zastosowanie tej metody poprawia wydajność algorytmów przetwarzających dane oraz ułatwia interpretację wyników.