El Análisis de Componentes Principales (ACP) es una técnica estadística de reducción de dimensionalidad que se utiliza para identificar patrones y estructuras subyacentes en conjuntos de datos multivariados. El ACP transforma un conjunto de variables correlacionadas en un conjunto de variables no correlacionadas llamadas componentes principales, que representan la mayor parte de la variabilidad en los datos originales.
El objetivo del ACP es reducir la dimensionalidad de los datos al proyectarlos en un espacio de menor dimensión mientras se retiene la mayor cantidad posible de información. Los componentes principales se calculan a partir de una matriz de covarianza o de correlación de las variables originales y se ordenan en función de su contribución relativa a la variabilidad total del conjunto de datos. Los componentes principales se utilizan luego para reconstruir los datos originales, lo que permite una representación reducida del conjunto de datos original.
El ACP se utiliza comúnmente en aplicaciones de machine learning para simplificar y comprimir datos, lo que facilita el análisis y la visualización. También se utiliza en la exploración de datos para descubrir patrones y estructuras subyacentes en grandes conjuntos de datos multivariados.
En los anteriores artículos ("Conceptos base para construir un software comercial con inteligencia artificial" y "¿Cómo se materializan las oportun [...]
Leer más »El deep learning se traduce como aprendizaje profundo y es un tipo de inteligencia artificial (IA) que se encuentra englobado dentro del machine learn [...]
Leer más »El chargeback hace referencia a las devoluciones que ocurren cuando, a petición del titular de una tarjeta, el banco solicita en su nombre un reembol [...]
Leer más »Cada día tenemos más presente la inteligencia artificial en las empresas y su crecimiento prácticamente se aplica en todos los sectores. Cuando fin [...]
Leer más »
