Метод головних компонент (PCA)

Коротко: PCA знаходить у даних напрями з найбільшим розкидом і описує дані кількома з них. Так безліч ознак стискається до небагатьох без великої втрати інформації.

Докладніше: Дані зсувають навколо середнього, потім обчислюють власні вектори коваріаційної матриці. Власні вектори з найбільшими власними значеннями — головні компоненти.