Encontrando redundâncias

Uma das coisas importantes que a análise de componentes principais pode fazer é reduzir a redundância no seu conjunto de dados. Na sua forma mais simples, a redundância ocorre quando duas variáveis estão correlacionadas.

O coeficiente de correlação de Pearson é um número entre -1 e 1. Coeficientes próximos de zero indicam que duas variáveis são linearmente independentes, enquanto coeficientes próximos de -1 ou 1 indicam que duas variáveis são linearmente relacionadas.

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