A técnica Principal Component Analysis (PCA) é amplamente utilizada em análise de dados e aprendizado de máquina. O principal objetivo do PCA é simplificar a complexidade dos dados, reduzindo o número de variáveis (dimensões) enquanto mantém a maior parte da informação relevante. Vamos analisar as alternativas: a) Agrupar dados em categorias com base em características similares - Isso se refere a técnicas de agrupamento, não ao PCA. b) Reduzir a dimensionalidade dos dados, mantendo as informações mais importantes - Esta é a definição correta do PCA, que visa simplificar os dados sem perder informações significativas. c) Ajustar os parâmetros do modelo para melhorar sua acurácia - Isso se relaciona mais a técnicas de otimização de modelos, não ao PCA. d) Melhorar a capacidade preditiva de modelos de regressão - Embora o PCA possa ajudar na preparação de dados para modelos de regressão, seu objetivo principal não é diretamente melhorar a predição. e) Ajustar os pesos de uma rede neural - Isso é específico para redes neurais e não se aplica ao PCA. Portanto, a alternativa correta é: b) Reduzir a dimensionalidade dos dados, mantendo as informações mais importantes.