Admin ¿Qué aspectos deben considerarse para aplicar PCA?
Los dos principales aspectos a tener en cuenta cuando se quiere realizar un PCA es identificar el valor promedio y dispersión de las variables. La media de las variables muestra que hay tres veces más secuestros que asesinatos y 8 veces más asaltos que secuestros.
¿Qué significa las siglas PCA?
Analgesia controlada por el paciente (“PCA”, por sus siglas en inglés), es una manera segura de darle a su niño medicinas para dolor. El tendrá un botón especial y cuando el niño sienta dolor, presiona el botón.
¿Qué es PCA y para qué sirve?
Típicamente utilizamos PCA para reducir dimensiones del espacio de características original (aunque PCA tiene más aplicaciones). Hemos rankeado las nuevas dimensiones de “mejor a peor reteniendo información”.
¿Cómo funciona el valor añadido de PCA?
Como valor añadido, luego de aplicar PCA conseguiremos que todas las nuevas variables sean independientes una de otra. ¿Cómo funciona PCA? Ordenar los autovalores de mayor a menor y elegir los “k” autovectores que se correspondan con los autovectores “k” más grandes (donde “k” es el número de dimensiones del nuevo subespacio de características).
¿Qué es y para qué sirve la herramienta PCA?
PCA es una herramienta muy flexible y permite el análisis de conjuntos de datos que pueden contener, por ejemplo, multicolinealidad, valores faltantes, datos categóricos y mediciones imprecisas. El objetivo es extraer la información importante de los datos y expresarla como un conjunto de índices resumidos llamados componentes principales.
¿Cuáles son las variantes de PCA?
Por esta razón, surgieron variantes de PCA para minimizar esta debilidad. Entre otros se encuentran: RandomizedPCA, SparcePCA y KernelPCA. Por último decir que PCA fue creado en 1933 y ha surgido una buena alternativa en 2008 llamada t-SNE con un enfoque distinto y del que hablaremos en un futuro artículo…