주성분 분석(PCA)은 고차원 데이터의 차원을 축소하는 기법입니다. 이 방법은 데이터의 분산을 최대화하는 새로운 축을 찾아, 원래의 변수들을 선형 결합하여 더 적은 수의 변수로 표현합니다. 이를 통해 데이터의 구조를 이해하고 시각화할 수 있습니다. 주성분 분석은 데이터 전처리, 노이즈 제거, 그리고 기계 학습(machine learning)에서 중요한 역할을 합니다. PCA는 데이터의 주요 특징을 유지하면서 불필요한 정보를 줄여, 분석과 모델링의 효율성을 높입니다.