Applicazioni dell'analisi tensoriale delle componenti principali

In questa tesi si studia l'analisi delle componenti principali (PCA): a partire da un dataset iniziale, si vuole ridurre la grande mole dei dati originari per semplificare il problema mantenendo tutte e informazioni principali. Lo si fa attraverso due metodi diversi: il primo è la PCA matriciale e viene spiegata nel Capitolo 2; il secondo viene descritto nel Capitolo 3 tramite i tensori e sarà applicato mediante la decomposizione Tensor Train, una delle possibili strategie per scomporre un tensore.