Spiega lo scopo dell'analisi delle componenti principali.
L'analisi delle componenti principali (PCA) è una tecnica statistica utilizzata per ridurre la dimensionalità dei dati, preservando comunque la maggior parte delle informazioni contenute nel dataset originale. Funziona trasformando i dati in un insieme di variabili non correlate, anche note come componenti principali, che spiegano la maggior parte della varianza nei dati. La PCA è uno strumento utile per la visualizzazione dei dati, l'estrazione delle caratteristiche e la riduzione del rumore. Può anche essere utilizzata per identificare gli outlier e ridurre il costo computazionale di determinati algoritmi di apprendimento riducendo la dimensionalità dei dati.