Vamos analisar cada uma das alternativas em relação à Análise de Componentes Principais (PCA): a) Ela realiza um geoprocessamento hipermidiático dos dados, processo conhecido, também, como hipermediação. - Esta afirmação não é correta, pois PCA não se relaciona com geoprocessamento ou hipermediação. b) A PCA separa a essência dos atributos, possibilitando uma análise mais aprofundada. - Embora a PCA ajude a identificar padrões nos dados, essa afirmação é um pouco vaga e não é a principal função da PCA. c) Consiste em um dos métodos mais úteis e eficazes na compressão de dados. - Esta afirmação é verdadeira. A PCA é amplamente utilizada para reduzir a dimensionalidade dos dados, o que pode ser considerado uma forma de compressão. d) Quando utilizada, o número de componentes principais é maior ou igual ao número de atributos da base. - Isso não é verdade, pois o número de componentes principais pode ser menor que o número de atributos, dependendo da variância explicada. e) Ela realiza um mapeamento não linear dos dados, processo conhecido, também, como projeção. - A PCA é um método linear, então essa afirmação é incorreta. Portanto, a alternativa correta é: c) Consiste em um dos métodos mais úteis e eficazes na compressão de dados.