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.