El F-Transform multidimensional se aplicó en el análisis de imágenes para mejorar el rendimiento del método de F-transform; sin embargo, debido a su alta complejidad computacional, el F-transform multidimensional no se puede utilizar en problemas de análisis de datos, especialmente en presencia de un gran número de características. En esta investigación, propusimos un nuevo método de clasificación basado en el F-Transform multidimensional en el que se aplica la técnica de Análisis de Componentes Principales para reducir el tamaño del conjunto de datos. Probamos nuestro método en varios conjuntos de datos de clasificación conocidos, mostrando que mejora el rendimiento del método de clasificación F-transform y de otros algoritmos de clasificación conocidos; además, los tiempos de ejecución del método de clasificación F-Transform son similares a los obtenidos al ejecutar F-transform y otros algoritmos de clasificación.