Возможно, имелся в виду метод главных компонент (PCA) для уменьшения размерности данных. 2 Некоторые преимущества этого метода:

• Уменьшение размерности. 25 Сокращение количества признаков без значительной потери информации. 2
• Ускорение вычислений. 2 Увеличение производительности алгоритмов машинного обучения благодаря сокращению объёма данных. 2
• Визуализация данных. 2 Отображение многомерных данных в 2D или 3D пространстве для наглядного анализа. 2
• Шумоподавление. 2 Отбрасывание компонент с малыми собственными значениями, которые часто ответственны за шум. 2
• Обнаружение скрытых структур. 2 Выявление неочевидных закономерностей в данных. 2

Некоторые недостатки метода PCA:

• Линейность трансформации. 2 Неспособность обнаруживать нелинейные зависимости в данных. 2
• Потеря интерпретируемости. 2 Главные компоненты часто сложно объяснить в терминах исходных переменных. 2
• Чувствительность к масштабированию. 2 Результаты сильно зависят от предварительной нормализации данных. 2
• Неприменимость для категориальных данных. 2 Требуется дополнительная обработка неколичественных признаков. 2
• Игнорирование редких, но значимых паттернов. 2 Ориентация на максимизацию общей дисперсии может упустить локальные особенности. 2
• Вычислительные ограничения. 2 Проблемы с масштабированием на сверхбольшие наборы данных без специальных модификаций. 2