viernes, 9 de enero de 2015

Análisis de Componentes Principales

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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