Principal Component Analysis (PCA)
Eine weit verbreitete Technik zur Dimensionsreduktion. Sie transformiert die ursprünglichen, möglicherweise korrelierten Merkmale in einen neuen Satz von unkorrelierten Merkmalen (Hauptkomponenten), die nacheinander die maximale verbleibende Varianz in den Daten erfassen. Komponenten mit geringer Varianz können dann verworfen werden.