Sejarah PCA

PCA adalah teknik statistik yang sudah digunakan secara luas baik dalam hal pengenalan wajah maupun pengenalan pola dari sebuah gambar. Metode Principal Component Analysis (PCA) dibuat pertama kali oleh para ahli statistik dan ditemukan oleh Karl Pearson pada tahun l90l yang memakainya pada bidang biologi.  Kemudian tidak ada perkembangan baru pada teknik ini, dan. perkembangannya baru mulai pesat pada akhir tahun l930 dan awal 1940. Setelah  itu perkembangannya berkurang sebentar sampai komputer telah berhasil didesain sehingga dapat mengaplikasikan teknik ini pada masalah-masalah yang masuk akal. Pada tahun 1947 teori ini muncul lagi dan cukup independen sebagai teori probabilitas yang ditemukan oleh Karhunen, dan kemudian dikembangkan oleh Loeve pada tahun l963, sehingga teori ini juga dinamakan Karhunen-Loeve transform pada bidang ilmu telekomunikasi.

Teknik PCA

PCA adalah sebuah transformasi linier yang biasa digunakan pada kompresi data. PCA adalah sebuah teknik statistika yang berguna pada bidang pengenalan, klasifikasi dan kompresi data citra. PCA juga merupakan teknik yang umum digunakan untuk menarik fitur-fitur dari data pada sebuah skala berdimensi tinggi. Dengan cara mentransformasikan citra ke dalam eigenfaces secara linier, proyeksikan citra ke dalam bentuk skala  berdimensi n, yang menampakkan properti dari sampel yang paling jelas sepanjang koordinat. PCA memproyeksikan citra ke dalam subspace, dan menghitung variasi dari citra tersebut. Dengan kata lain, PCA adalah transformasi linear untuk menentukan sistem koordinat yang baru dari dataset. Teknik PCA dapat mengurangi dimensi dari dataset tanpa tidak menghilangkan informasi penting dari dataset.