Hauptkomponentenanalyse

Die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) ist eine unüberwachte Methode zur Dimensionsreduktion – wie sie in der modernen Lehrbuchbehandlung von Ian Jolliffe (2002) dargelegt wird –, die hochdimensionale Daten in weniger Dimensionen komprimiert, während die größtmögliche Varianz erhalten bleibt. Sie drückt korrelierte Variablen als eine kleine Menge unkorrelierter Hauptkomponenten neu aus, geordnet nach dem Anteil der Varianz der Daten, den jede Komponente erfasst.