L’une des méthodes les plus couramment utilisées est l’Analyse en Composantes Principales (ACP). L’ACP cherche à trouver les directions principales des données qui expliquent la plus grande partie de la variance observée. Pour cela, nous utilisons la notion de covariance. Représentons notre ensemble de données, composé de n observations (échantillons) et p variables (caractéristiques), par une matrice X de taille n x p. Avant d’appliquer l’ACP, il est souvent recommandé de standardiser les variables pour qu’elles aient une moyenne nulle et une variance unitaire, afin que les variables avec des échelles différentes ne dominent pas l’analyse.