تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) یک تکنیک آماری است که برای کاهش ابعاد داده‌ها استفاده می‌شود. این روش به شناسایی الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها کمک می‌کند و می‌تواند به ساده‌سازی تحلیل داده‌ها و بهبود کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک کند. PCA با تبدیل داده‌های چندبعدی به یک فضای جدید با ابعاد کمتر عمل می‌کند. این کار با شناسایی مؤلفه‌های اصلی که بیشترین واریانس را در داده‌ها دارند، انجام می‌شود. در نتیجه، PCA می‌تواند به تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و شناسایی ویژگی‌های کلیدی کمک کند.