A [b]Análise de Componente Principal [/b](ou em inglês, [i]Principal Components Analysis – PCA[/i]) é um procedimento de otimização estatística que utiliza uma transformação ortogonal para converter um conjunto de observações de variáveis correlacionadas possivelmente para um conjunto de valores de variáveis não correlacionadas linearmente chamados componentes principais. Possibilitando assim uma outra representação dos mesmos dados utilizando uma quantidade menor de características.