Aprendizaje no supervisado
Análisis de componentes principales (PCA)
Encuentra nuevas direcciones (componentes) que concentran la mayor varianza posible, permitiendo reducir dimensiones y visualizar los datos.
Usos / Ventajas / Desventajas
- Usos
- Visualización de datos multivariados, compresión, preprocesamiento antes de otro modelo.
- Ventajas
- Elimina redundancia, reduce ruido y acelera modelos posteriores.
- Desventajas
- Los componentes pierden interpretación directa y solo captura relaciones lineales.
