¿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”.

¿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…

¿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 la bomba PCA y cómo funciona?

La bomba PCA le permite al paciente recibir el medicamento para el dolor en forma segura cuando más se necesita. Su hijo podrá controlar cuándo recibir una dosis del medicamento, llamada “dosis de refuerzo”, presionando un botón. Su hijo no tendrá que esperar a la enfermera para que se la administre.

¿Cuáles son los aspectos a tener en cuenta cuando se quiere realizar un 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.

¿Cuáles son las principales aplicaciones del PCA?

Dos de las principales aplicaciones del PCA son la visualización y el preprocesado de predictores previo ajuste de modelos supervisados. La librería scikitlearn contiene la clase sklearn.decomposition.PCA que implementa la mayoría de las funcionalidades necesarias para crear y utilizar modelos PCA.