Contenido
- Definición: ¿Qué significa el análisis de componentes principales (PCA)?
- Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
- Techopedia explica el análisis de componentes principales (PCA)
Definición: ¿Qué significa el análisis de componentes principales (PCA)?
El análisis de componentes principales (PCA) es una técnica utilizada para la identificación de un número menor de variables no correlacionadas conocidas como componentes principales de un conjunto de datos más grande. La técnica se usa ampliamente para enfatizar la variación y capturar patrones fuertes en un conjunto de datos. Inventado por Karl Pearson en 1901, el análisis de componentes principales es una herramienta utilizada en modelos predictivos y análisis de datos exploratorios. El análisis de componentes principales se considera un método estadístico útil y se utiliza en campos como la compresión de imágenes, el reconocimiento facial, la neurociencia y los gráficos por computadora.
Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
Techopedia explica el análisis de componentes principales (PCA)
El análisis de componentes principales ayuda a que los datos sean más fáciles de explorar y visualizar. Es una técnica simple no paramétrica para extraer información de conjuntos de datos complejos y confusos. El análisis de componentes principales se centra en la cantidad máxima de varianza con el menor número de componentes principales. Una de las ventajas distintas asociadas con el análisis de componentes principales es que una vez que se encuentran patrones en los datos en cuestión, también se admite la compresión de datos. Se utiliza el análisis de componentes principales para eliminar el número de variables o cuando hay demasiados predictores en comparación con el número de observaciones o para evitar la multicolinealidad. Está estrechamente relacionado con el análisis correlacional canónico y utiliza la transformación ortogonal para convertir el conjunto de observaciones que contienen variables correlacionadas en un conjunto de valores conocidos como componentes principales. El número de componentes principales utilizados en el análisis de componentes principales es menor o igual que el menor número de observaciones. El análisis de componentes principales es sensible a la escala relativa de las variables utilizadas originalmente.
El análisis de componentes principales se usa ampliamente en muchas áreas, como la investigación de mercado, las ciencias sociales y en industrias donde se utilizan grandes conjuntos de datos. La técnica también puede ayudar a proporcionar una imagen de menor dimensión de los datos originales. Solo se necesita un esfuerzo mínimo en el caso del análisis de componentes principales para reducir un conjunto de datos complejo y confuso en un conjunto de información útil simplificado.