As aplicações práticas da Análise de Componentes Principais (PCA) incluem redução de dimensionalidade em conjuntos de dados para acelerar algoritmos de machine learning, compressão de imagens, detecção de padrões ocultos em dados complexos, filtragem de ruído em sinais, análise exploratória para visualização em 2D/3D e identificação de variáveis mais relevantes em problemas de classificação ou regressão.
A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica estatística usada para reduzir a dimensão de grandes conjuntos de dados, mantendo o máximo possível de sua informação original. Isso ajuda a simplificar análises e identificar padrões mais facilmente.