Слышали про метод главных компонент? Его ещё называют PCA — principal component analysis. Он широко используется в машинном обучении. Чаще всего он применяется для предварительной обработки данных в задачах кластеризации, классификации и реконструкции.

Использование PCA перед применением алгоритмов кластеризации позволяет уменьшить размерность данных и обнаружить в них скрытую структуру. Снижение размерности данных сокращает время обучения моделей и улучшает их производительность.

По этим же соображениям оправдано применение PCA перед построением модели классификации (такой как логистическая регрессия или метод опорных векторов — SVM).

В реконструкции PCA используется главным образом для сжатия изображений без значимой потери характеристик, важных для их последующего анализа.

К преимуществам PCA можно отнести его универсальность и простоту реализации, а к недостаткам — линейность и чувствительность к масштабированию признаков . Если анализируемые признаки имеют различные масштабы, то результаты PCA могут быть искажены.