Bài viết tập trung nghiên cứu phương pháp giảm chiều dữ liệu Phân tích thành phần chính (PCA) và các ứng dụng thực tiễn của nó. Trước hết, luận văn hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về PCA, bao gồm nguyên lý tìm kiếm các thành phần chính thông qua ma trận hiệp phương sai và phân rã giá trị riêng, nhằm biến đổi tập dữ liệu gốc nhiều chiều thành không gian mới có số chiều thấp hơn nhưng vẫn giữ được tối đa phương sai. Tiếp theo, bài viết phân tích các bước tiền xử lý dữ liệu quan trọng như chuẩn hóa và xác định số lượng thành phần chính tối ưu. Phần thực nghiệm được tiến hành trên các bộ dữ liệu đa dạng như nhận dạng khuôn mặt (Eigenfaces) và nén ảnh, cho thấy PCA giúp giảm đáng kể kích thước dữ liệu, loại bỏ nhiễu và tăng tốc độ xử lý của các thuật toán học máy mà không làm suy giảm đáng kể độ chính xác. Kết quả khẳng định PCA là công cụ hiệu quả trong khai thác dữ liệu và thị giác máy tính.