Метод головних компонент – це технологія багатовимірного статистичного аналізу, що використовується для скорочення розмірності простору ознак із мінімальною втратою корисної інформації. Запропонований K. Пірсоном у 1901 р., а потім детально розроблений американським економістом і статистиком Г. Пірсоном.

principal component analysis, PCA) – один з основних способів зменшити розмірність даних, втративши найменшу кількість інформації. Винайдений Карлом Пірсоном 1901 року. Застосовується в багатьох галузях, зокрема в економетриці, біоінформатиці, обробці зображень, для стиснення даних, у суспільних науках.

За допомогою методу головних компонент можна прибрати шум. Передбачається, що дисперсія шуму мала відносно дисперсії самих даних, і після перетворення даних методом головних компонент, перетворені дані (компоненти), дисперсії яких виявляться малими, ми будемо вважати шумом.