El Análisis de Componentes Principales (PCA) se refiere a la utilización de una transformación ortogonal para convertir un conjunto de observaciones de variables posiblemente correlacionadas, en un conjunto de valores de variables linealmente no correlacionadas, llamadas componentes principales. El número de componentes principales es menor o igual que el número de variables originales.