Анализ главных компонент (PCA) нужен для уменьшения размерности данных путём преобразования большого набора переменных в меньший, который по-прежнему содержит большую часть информации из большого набора. 15

Некоторые преимущества метода главных компонент:

• Упрощение анализа и визуализации данных. 1 Небольшое количество переменных в датасете легче исследовать и визуализировать, а сам анализ данных становится намного проще и быстрее для алгоритмов машинного обучения. 13
• Сжатие данных. 1 Метод можно использовать для эффективного сжатия больших датасетов до меньшего числа главных компонент, что может сэкономить место, требуемое для хранения, и сократить время передачи данных. 1
• Избавление от шумовых данных. 1 Метод может удалить шум или случайные отклонения в данных, чтобы сосредоточиться на наиболее значимых закономерностях или тенденциях. 1
• Нормализация данных. 1 Метод стандартизирует данные, масштабируя их до единичной дисперсии, чтобы избавиться от влияния различий в масштабах переменных и повысить точность моделей. 1