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.
A medida que el comercio electrónico continúa creciendo a un ritmo vertiginoso, los estafadores también están encontrando nuevas y sofisticadas fo [...]
Leer más »En este artículo vamos a centrarnos en cómo la inteligencia artificial (IA) puede aumentar la eficiencia y reducir los costes de su empresa mediante [...]
Leer más »Hoy vamos a hablar sobre la generación de leads cualificados para la captación de nuevos clientes mediante IA. En Gamco desarrollamos software basad [...]
Leer más »Las principales aplicaciones de IA como la mayoría de apps están al alcance de muchas empresas y permiten que grandes cantidades de datos sean anali [...]
Leer más »
