Principal Components Analysis (PCA)
A análise por componentes principais (PCA) acha um novo conjunto de dimensões tal que todas as dimensões são ortogonais (e consequentemente linearmente independentes) e são elencadoas de acordo com a variância dos dados ao longo destas dimensões. Isso significa que os exixos principais onde há maior variância, i.e., maior espelhamento de dados, ocorrem primeiro

Funcionamento do PCA

Calcule a matriz de covariância de X de todos os pontos.
Calcule os autovetores e seus correspondentes autovalores.
Ordene os autovetores de acordo com seus autovalores em ordem decrescente.