Proszę o chwilę cierpliwości, przetłumaczę tekst dla Ciebie.

Wyjaśnij analizę głównych składowych w uczeniu maszynowym. 

Analiza głównych składowych (PCA) to technika statystyczna wykorzystywana w uczeniu maszynowym, która służy do redukcji wymiarowości danych. Polega na transformacji zbioru danych z oryginalnego układu współrzędnych do nowego układu, w którym składowe są ułożone w kolejności malejącej ich wariancji. W ten sposób można zredukować liczbę wymiarów danych, zachowując jednocześnie jak najwięcej informacji. PCA jest szczególnie przydatne w przypadku analizy dużych zbiorów danych, gdzie istnieje wiele zmiennych i trudno jest wyciągnąć z nich istotne informacje.