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- ¿PCA reduce la varianza??
- Cuánta variación es aceptable en PCA?
- ¿Cómo se puede reducir la dimensionalidad PCA??
- ¿PCA aumenta la varianza??
¿PCA reduce la varianza??
Esto se debe a que PCA está diseñado para minimizar la varianza (desviaciones al cuadrado) que no es muy significativo cuando se realiza en variables binarias. Si tiene datos mixtos, los métodos alternativos como MCA pueden funcionar mejor.
Cuánta variación es aceptable en PCA?
Algunos criterios dicen que la varianza total explicada por todos los componentes debe estar entre el 70% y el 80% de la varianza, lo que en este caso significaría entre cuatro y cinco componentes.
¿Cómo se puede reducir la dimensionalidad PCA??
La descomposición del valor propio y la descomposición del valor singular (SVD) del álgebra lineal son los dos procedimientos principales utilizados en PCA para reducir la dimensionalidad.
¿PCA aumenta la varianza??
Tenga en cuenta que PCA en realidad no aumenta la varianza de sus datos. Más bien, gira el conjunto de datos de tal manera que alinee las direcciones en las que se extiende más con los ejes principales. Esto le permite eliminar esas dimensiones a lo largo de las cuales los datos son casi planos.
