Principal Component Analysis (PCA) adalah teknik analisis statistik yang digunakan untuk mengurangi dimensi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait PCA:

• Dimensi data: Dimensi data adalah jumlah variabel atau fitur dalam dataset. PCA digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang dimensi yang lebih rendah.
• Komponen utama: Komponen utama adalah kombinasi linear dari variabel dalam dataset yang menjelaskan sebagian besar variasi dalam data. PCA mencari komponen utama dengan memaksimalkan varians data yang dijelaskan oleh setiap komponen.
• Varians: Varians adalah ukuran seberapa tersebar data dalam satu dimensi. PCA memilih komponen utama yang memiliki varians tertinggi untuk mempertahankan sebanyak mungkin informasi dalam data.
• Reduksi dimensi: PCA digunakan untuk reduksi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang dimensi yang lebih rendah. Proyeksi dilakukan dengan mencari kombinasi linear dari fitur yang memaksimalkan pemisahan antara kelas.