데이터 세트 의 차원 수 는 사전 처리 및 추가 속성 생성 후 에 증가 한다 . 이 는 분류 정확도 , 적합 도 및 시간 복잡 성 의 감소 와 같 은 문제 를 야기 한다 . 따라서 , 차원 감소 에 대한 통계 적 접근 방식 인 주성분 분석 ( PCA ) 을 사용 한다 . p 차원 X 데이터 를 가장 적 은 손실 로 q 차원 Y 데이터 로 변환 한다 . PCA 의 주 된 목적 은 가장 높 은 분산 을 가진 투영 벡터 를 찾 는 것 이 다 . 고유 한 값 은 달성 된 벡터 를 나타내 기 위해 사용 된다 . 동일 한 평면 의 벡터 B 에 있 는 투영 벡터 A 는 수학식 12 를 사용 하 여 도해 할 수 있 다 .