https://liorpachter.wordpress.com/2014/05/26/what-is-principal-component-analysis/
Busca-se reduzir a dimensão dos dados, deixando somente as dimensões mais importantes (com maior variação dos dados, portanto, mais expressivas). Os vetores encontrados apontam para direção da variação, bem como a “intensidade”.
No caso da imagem, encontramos a peça buscando pelos pixels com maior variação (em relação ao fundo branco, estático, “sem variação”). Os vetores encontrados, coincidem com a orientação da peça.
https://www.jeremyjordan.me/principal-components-analysis/
https://peterbloem.nl/blog/pca-4