A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica estatística utilizada para reduzir a dimensionalidade dos dados, mantendo a maior parte da variabilidade presente. O objetivo principal do PCA é transformar um conjunto de variáveis possivelmente correlacionadas em um conjunto de variáveis não correlacionadas, chamadas de componentes principais. Analisando as alternativas: a) Aumenta a dimensionalidade dos dados - Incorreto, pois o PCA visa reduzir a dimensionalidade. b) Reduz a dimensionalidade dos dados - Correto, essa é a função principal do PCA. c) Elimina dados irrelevantes - Embora o PCA possa ajudar a identificar componentes que não contribuem significativamente, sua função principal não é eliminar dados irrelevantes. d) Cria novas variáveis - O PCA cria componentes principais, que são combinações lineares das variáveis originais, mas isso não é o foco principal da técnica. Portanto, a alternativa correta é: b) Reduz a dimensionalidade dos dados.