Анализ главных компонентов (PCA) — это статистический метод уменьшения размерности, часто используемый при кластеризации или факторном анализе. Учитывая любое количество объясняющих или причинных переменных, PCA ранжирует переменные по их способности объяснять наибольшие вариации в данных. Именно это свойство позволяет использовать PCA для уменьшения размерности, то есть для выявления наиболее важных переменных среди большого набора возможных влияний.