Analisi delle componenti principali
tecnica per la semplificazione dei dati utilizzata nell'ambito della statistica multivariata / Da Wikipedia, l'enciclopedia encyclopedia
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L'analisi delle componenti principali (in inglese principal component analysis o abbreviata PCA), anche nota come trasformata di Karhunen-Loève[1], è una tecnica per la semplificazione dei dati utilizzata nell'ambito della statistica multivariata.[2] Questo metodo fu proposto per la prima volta nel 1901 da Karl Pearson e sviluppato poi da Harold Hotelling nel 1933, e fa parte dell'analisi fattoriale. La tecnica, esempio di riduzione della dimensionalità, ha lo scopo di ridurre il numero più o meno elevato di variabili che descrivono un insieme di dati a un numero minore di variabili latenti, limitando il più possibile la perdita di informazioni.[2]