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- ¿Qué es el análisis de componentes principales??
- ¿Qué es el análisis de componentes principales que explica con un ejemplo??
- ¿Qué significan PC1 y PC2??
- ¿Qué es el análisis de componentes principales en el aprendizaje automático??
¿Qué es el análisis de componentes principales??
El análisis de componentes principales (PCA) es una técnica para reducir la dimensionalidad de tales conjuntos de datos, aumentando la interpretabilidad pero al mismo tiempo minimizando la pérdida de información. Lo hace creando nuevas variables no correlacionadas que maximizan sucesivamente la varianza.
¿Qué es el análisis de componentes principales que explica con un ejemplo??
El análisis de componentes principales es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que se utiliza para la reducción de dimensionalidad en el aprendizaje automático. Es un proceso estadístico que convierte las observaciones de las características correlacionadas en un conjunto de características linealmente no correlacionadas con la ayuda de la transformación ortogonal.
¿Qué significan PC1 y PC2??
Estos ejes que representan la variación son "componentes principales", con PC1 que representa la mayor variación en los datos y PC2 que representan la segunda variación más en los datos. Si tuviéramos tres muestras, entonces tendríamos una dirección adicional en la que podríamos tener variación.
¿Qué es el análisis de componentes principales en el aprendizaje automático??
El análisis de componentes principales es una técnica de aprendizaje popular no supervisada para reducir la dimensionalidad de los datos. Aumenta la interpretabilidad pero al mismo tiempo, minimiza la pérdida de información. Ayuda a encontrar las características más importantes en un conjunto de datos y facilita los datos para trazar en 2D y 3D.
