Изменения

'''Метод главных компонент''' (англ. ''Principal Components Analysis, PCA'') — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) <ref>[https://zenodo.org/record/1430636 Pearson, K. (1901). "On Lines and Planes of Closest Fit to Systems of Points in Space"]</ref> в 1901 г. Применяется во многих областях, таких как распознавание образов, компьютерное зрение, сжатие данных и т.п. Вычисление главных компонент сводится к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных или к [[Сингулярное разложение|сингулярному разложению]] матрицы данных. Иногда метод главных компонент называют преобразованием Карунена-Лоэва (англ. ''Karhunen-Loeve'') <ref>[http://fourier.eng.hmc.edu/e161/lectures/klt/node3.html Karhunen-Loeve Transform (KLT)]</ref> или преобразованием Хотеллинга (англ. ''Hotelling transform'').