A Análise de ComponentesPrincipais (ACP) ou PrincipalComponentAnalysis (PCA) é um procedimento matemático que utiliza uma transformação ortogonal (ortogonalização
dados Análise de Fourier Aprendizagem de máquina PCA multilinear[1] Aprendizado de subespaços multilinear Análise de dados multiway Pesquisa de vizinho mais
espersa (tem muitos zeros). O algoritmo de aprendizado em subespaço multilinear tem como objetivo aprender representações de baixa dimensão diretamente
Escalonamento multidimensional; Análise de componentesprincipais (ACP); Análise de componentesprincipaismultilinear; Redução de dimensionalidade não linear
(1992), Fourier Analysis and Its Applications, ISBN 978-0-534-17094-3, Brooks-Cole Gasquet, Claude; Witomski, Patrick (1999), Fourier Analysis and Applications: