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Zum Unsupervised Learning gehört auch die sogenannte Principal Component Analysis (PCA, Hauptkomponentenanalyse, https://de.wikipedia.org/wiki/Hauptkomponentenanalyse). Durch eine Reduzierung der Dimensionen (d.h. der Anzahl der Variablen in den Datensätzen) werden dabei umfangreiche Datensätze vereinfacht, ohne dass wichtige Informationen verloren gehen. Dies werden wir ebenfalls für die Feature-Auswahl in Kapitel 5 nutzen. Das heißt, dieses Verfahren kann auch für die Datenvorverarbeitung beim Supervised Learning genutzt werden.

Als Beispiel für eine PCA kann man ICE-Fahrten von Berlin nach Hamburg betrachten. Kennt man die Abreisezeit, ist die ungefähre geplante Ankunftszeit daraus ableitbar. Beide Dimensionen in seinen Datensätzen zu halten, wäre unnötig. Dies herauszufinden und den Datensatz in seiner Dimension zu reduzieren (in unserem Fall von 2 auf 1), ist Aufgabe der PCA.

Kapitel 8, Unsupervised Learning mit Autoencodern, zeigt über diese Beispiele hinaus mit Autoencodern Techniken auf Basis von neuronalen Netzen.