Análise de Componentes Principais

A Análise de Componente Principal (ou em inglês, Principal Components Analysis – PCA) é um procedimento de otimização estatística que utiliza uma transformação ortogonal para converter um conjunto de observações de variáveis ​​correlacionadas possivelmente para um conjunto de valores de variáveis ​​não correlacionadas linearmente chamados componentes principais. Possibilitando assim uma outra representação dos mesmos dados utilizando uma quantidade menor de características.