pääkomponentteihin
Pääkomponentteihin viittaa yleensä pääkomponenttianalyysiin (PCA), joka on suosittu tilastollinen menetelmä. PCA:n tavoitteena on vähentää moniulotteisen datajoukon ulottuvuutta säilyttäen samalla mahdollisimman paljon alkuperäisen datan varianssista. Se saavuttaa tämän muuntamalla alkuperäiset, mahdollisesti korreloituneet muuttujat uusiksi, toisistaan riippumattomiksi muuttujiksi, joita kutsutaan pääkomponenteiksi.
Ensimmäinen pääkomponentti edustaa suurinta osaa datan varianssista. Toinen pääkomponentti edustaa suurinta jäljellä olevaa varianssia ja on
PCA:ta käytetään laajalti datan visualisoinnissa, kohinan poistossa, piirteiden erottelussa ja koneoppimisen esikäsittelyvaiheissa. Se auttaa tunnistamaan datan