Spiega l'analisi delle componenti principali nel machine learning.
L'Analisi delle Componenti Principali (PCA) è una tecnica statistica utilizzata per analizzare dataset ad alta dimensionalità e ridurli a dimensioni inferiori, aiutando a catturare modelli sottostanti, rilevare correlazioni e identificare tendenze. La PCA proietta tutti i punti dati su un nuovo sistema di coordinate, in modo che i punti che influenzano maggiormente la varianza dei dati siano posizionati all'origine. Aiuta i modelli di apprendimento automatico a ridurre il numero di variabili di input e a rivelare la struttura sottostante dei dati.