Метод главных компонент (PCA)

Коротко: PCA находит в данных направления с наибольшим разбросом и описывает данные несколькими из них. Так множество признаков сжимается до немногих без большой потери информации.

Подробнее: Данные сдвигают вокруг среднего, затем вычисляют собственные векторы ковариационной матрицы. Собственные векторы с наибольшими собственными значениями — главные компоненты.