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- ¿Para qué se utiliza el análisis de componentes principales de PCA??
- ¿Cuáles son las limitaciones del análisis de componentes principales??
- ¿En qué tipo de datos se utiliza mejor análisis de componentes??
- ¿Cuándo debe usar el análisis de componentes principales??
¿Para qué se utiliza el análisis de componentes principales de PCA??
PCA es una herramienta para identificar los ejes principales de varianza dentro de un conjunto de datos y permite una fácil exploración de datos para comprender las variables clave en los datos y los valores atípicos Spot. Aplicado correctamente, es una de las herramientas más poderosas en el kit de herramientas de análisis de datos.
¿Cuáles son las limitaciones del análisis de componentes principales??
Baja interpretabilidad de los componentes principales.
Los componentes principales son combinaciones lineales de las características de los datos originales, pero no son tan fáciles de interpretar. Por ejemplo, es difícil saber cuáles son las características más importantes en el conjunto de datos después de calcular los componentes principales.
¿En qué tipo de datos se utiliza mejor análisis de componentes??
PCA funciona mejor en el conjunto de datos que tiene 3 dimensiones superiores. Porque, con dimensiones más altas, se vuelve cada vez más difícil hacer interpretaciones de la nube de datos resultante. PCA se aplica en un conjunto de datos con variables numéricas. PCA es una herramienta que ayuda a producir mejores visualizaciones de datos de alta dimensión.
¿Cuándo debe usar el análisis de componentes principales??
PCA debe usarse principalmente para variables que están fuertemente correlacionadas. Si la relación es débil entre las variables, PCA no funciona bien para reducir los datos. Consulte la matriz de correlación para determinar. En general, si la mayoría de los coeficientes de correlación son más pequeños que 0.3, PCA no ayudará.
