​Метод главных компонент

Метод главных компонент (PCA) — это мощный инструмент для уменьшения размерности данных. Он позволяет сжать информацию, удаляя наименее важные признаки и оставляя только те, которые содержат наибольшую долю дисперсии данных. PCA особенно полезен в анализе данных и снижении их размерности, что помогает в визуализации данных и улучшении производительности моделей.