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- ¿Qué significa la agrupación en PCA??
- ¿Qué es el análisis de clúster y sus pasos??
- ¿Por qué hacer PCA antes de agruparse??
- ¿Se puede utilizar para agruparse?
¿Qué significa la agrupación en PCA??
El análisis o la agrupación de conglomerados es la asignación de un conjunto de observaciones en subconjuntos (llamados grupos) para que las observaciones en el mismo grupo sean similares en algún sentido.
¿Qué es el análisis de clúster y sus pasos??
El análisis del clúster es el proceso para encontrar grupos similares de objetos para formar grupos. Es un algoritmo basado en el aprendizaje automático no supervisado que actúa sobre datos no marcados. Un grupo de puntos de datos estaría juntos para formar un clúster en el que todos los objetos pertenecerían al mismo grupo.
¿Por qué hacer PCA antes de agruparse??
Al hacer PCA está reteniendo toda la información importante. Si sus datos exhiben agrupación, esto se revelará generalmente después de su análisis de PCA: al retener solo los componentes con la mayor varianza, los clústeres probablemente serán más visibles (como se extienden más).
¿Se puede utilizar para agruparse?
TSNE, (incrustación estocástica T-Distribute) es una técnica de agrupación que tiene un resultado final similar a PCA (Análisis de componentes principales).
