diminuição da variancia e do erro. 3. A análise de componentes principais (PCA-Principal Component Analysis), também chamada Karhunen-Loeve ou Método K-L, é uma técnica de redução de dados vertical que utiliza conceitos da álgebra linear, mais especificamente os conceitos de autovetores e autovalores de uma matriz. Trata-se de uma técnica de custo computacional relativamente baixo e aplicada a qualquer conjunto de dados numéricos com mais de duas dimensões, como ilustra a figura a seguir. A Figura (a) apresenta graficamente um conjunto de dados de 100 registros, cada um dos quais com três dimensões. As projeções desse conjunto de dados nos planos X-Y, X-Z e Y-Z podem ser observadas nas Figuras (b), (c) e (d), respectivamente. Podemos perceber que há uma correlação positiva entre os atributos representados pelas dimensões X e Y.