Hola, qué tal? Os dejo la tarea que ha mandado Jesús esta tarde acerca del Análisis de Componentes Principales (para que luego no se queje de que no trabajamos jajajaja)
El Análisis de Componentes
Principales (ACP o PCA en inglés) se
comenzó a desarrollar a finales del siglo XIX y fue estudiado más profundamente
por Hotelling en los años 30 del siglo pasado. Debido a su complejidad
matemática, no se popularizó hasta la aparición de los ordenadores.
El PCA es una técnica estadística
multivariante de síntesis de información que permite reducir el número de
variables de las que dependen unos datos, perdiendo la menor cantidad de
información posible.
De forma algo más “elegante” se
puede decir que esta técnica combina linealmente las variables originales de
partida, obteniendo unas nuevas variables incorrelacionadas denominadas
componentes principales o factores, que eliminan la información repetida o
redundante.
El interés de este análisis se
fundamenta en que permite explicar fenómenos cuya información se cifra en
muchas variables más o menos correlacionadas, trabajando con las varianzas de
diferentes grupos de datos.
Para entederlo un poco mejor, os
dejo en este enlace
un ejemplo en el que aparecen una
serie de notas de alumnos de diferentes asignaturas del bachillerato y la
posible relación que existe entre aprobar ciertas asignaturas u otras. A mí me
ha ayudado el ejemplo.
También os dejo otro enlace donde
aparece más desarrollada la parte teórica, con matrices y tal.
Un saludo y buen finde!
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