Метод главных компонентов (principal component analysis, PCA) — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Вычисление главных компонент может быть сведено к вычислению сингулярного разложения матрицы данных или к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных.
[Энциклопедия Руниверсалис]
[Ватьян А.С., Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В. Системы искусственного интеллекта. – СПб: Университет ИТМО, 2022 – 186 с.]