প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট বিশ্লেষণ (পিসিএ) প্রায়শই মাত্রা কমানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। প্রদত্ত n ইনপুট ডেটা ভেক্টরগুলির একটি আনলেভেলড সেট। এই একক ভেক্টরগুলি আইগেন ভেক্টর ও ইনপুট ভেক্টরের নমুনা কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের বৃহত্তম আইগেনভ্যালুর অনুরূপ। ইনপুট তথ্য থেকে শেখা বৈশিষ্ট্য ভেক্টর হল p একক ভেক্টর এবং তারা এমন দিক নির্দেশ করে যেখানে বৃহৎ তথ্য বৈচিত্র আছে।

PCA একটি লিনিয়ার ফিচার লার্নিং পদ্ধতি যেখানে p একক ভেক্টরটি ডাটা ম্যাট্রিক্সের লিনিয়ার ফাংশন। এই একক ভেক্টর p পুনরাবৃত্তি ও একটি সহজ অ্যালগরিদম এর মাধ্যমে উৎপন্ন হয়ে থাকে। i-th পুনরাবৃত্তিতে, (i-1) তম আইগেন ভেক্টরের ডেটা ম্যাট্রিক্সের অভিক্ষেপ হ্রাস করা হয় এবং i-th একক ভেক্টরটি অবশিষ্ট ডেটা ম্যাট্রিক্সের একাধিক একক ভেক্টর হিসাবে পাওয়া যায়।

PCA এর বিভিন্ন সীমাবদ্ধতা আছে। প্রথমত, সর্বাধিক আগ্রহের বৃহৎ  দিকগুলি অনেক ক্ষেত্রে নাও মিলতে পারে। PCA শুধুমাত্র মূল ডেটার অর্থোগনাল রূপান্তরের উপর নির্ভর করে এবং এটি কেবলমাত্র প্রথম এবং দ্বিতীয়-ক্রমানুসারে ডেটা শোষণ করে যা ডেটা বণ্টনকে ভালভাবে চিহ্নিত করতে পারে না। অধিকন্তু, ইনপুট ডেটা ভ্যাক্টরগুলি যখন সম্পর্কযুক্ত হয় তখন PCA কার্যকরভাবে মাত্রা হ্রাস করতে পারে (যা কিছু কিছু ক্ষেত্রে আইগেনভ্যালুতে প্রভাব ফেলে)।

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ
মাল্টিলেয়ার/ডিপ আর্কিটেকচার
আনসুপারভাইজড ডিকশনারি লার্নিং
সীমাবদ্ধ বোল্টসম্যান মেশিন