Nodo Data

  El Análisis de Componentes Principales, comúnmente conocido por sus siglas en inglés  PCA (Principal Component Analysis),  constituye una técnica estadística fundamentada en álgebra lineal. Esta metodología es esencial para identificar las variables que retienen la mayor cantidad de información dentro de un conjunto de datos, entendiendo aquí que la 'información' se refiere principalmente a la varianza observada en los mismos. Para ilustrar este concepto, consideremos el siguiente ejemplo práctico: Supongamos que nos encontramos en una fiesta familiar y nos toca ser el fotógrafo. Imaginemos que nuestros familiares están dispersos en el espacio de la fiesta. Si tomamos una fotografía desde un ángulo inadecuado, es probable que no todos los familiares aparezcan en la imagen. Esto se puede ver en el siguiente gráfico: El análisis de componentes principales (PCA) se centra en la identificación de una rotación de los datos alrededor de un eje que maximice la conservación de la var