Reduzir a dimensionalidade dos dados, mantendo a maior parte da variabilidade.

Melhorar a acurácia dos modelos de aprendizado supervisionado.

Normalizar os dados para que todos tenham a mesma escala.

Encontrar os valores médios de todas as variáveis.

Aumentar o número de variáveis para melhorar a performance do modelo.