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PCA (principal component analysis) é uma técnica empregada para reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados, reduzindo o número de valores usados para representar cada observação, mas sem reduzir o número de observações; ela pode ser usada, por exemplo, para reduzir o número de variáveis quantitativas usadas para caracterizar as imagens de cada paciente.
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