principal component analysis (PCA)

Principal component analysis (PCA) is a linear dimensionality reduction technique with applications in exploratory data analysis, visualization and data preprocessing. (Wikipedia, CC BY-SA)

L'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. (Wikipedia, CC BY-SA)