Principal Component Analysis / PCA
Veri setindeki en fazla varyansı açıklayan boyutları bularak veriyi daha az boyuta indirgeyen istatistiksel yöntem.
Ana Bileşen Analizi (PCA), yüksek boyutlu bir veri setindeki değişkenliğin (varyansın) büyük kısmını açıklayan yeni, birbirinden bağımsız "ana bileşen" eksenlerini bularak veriyi çok daha az sayıda boyuta indirgeyen istatistiksel bir yöntemdir. Bu yeni eksenler orijinal özniteliklerin doğrusal kombinasyonlarından oluşur ve ilk bileşen verideki en fazla varyansı, ikinci bileşen ona dik kalan bir sonraki en fazla varyansı yakalayacak şekilde sıralanır. PCA; yüksek boyutlu verinin iki veya üç boyutta görselleştirilmesini mümkün kılmak, gürültülü veya gereksiz özniteliklerin etkisini azaltmak ve model eğitim süresini kısaltmak amacıyla makine öğrenmesi iş akışlarında sıkça ön işleme adımı olarak kullanılır. Yorumlanabilirlikten belli ölçüde ödün vermesi, PCA'nın başlıca dezavantajıdır.