A Análise de Componentes Principais reduz dimensionalidade ao

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PCA é não supervisionado e baseado em variância.

A utilizar obrigatoriamente os rótulos de classe. B remover apenas valores ausentes. C criar regras de associação. D substituir features por hashes criptográficos. E projetar os dados em combinações lineares ortogonais que capturam sucessivamente maior variância.

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