Análisis Multivariante

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, hace referencia a un conjunto de técnicas estadísticas y matemáticas utilizadas para analizar datos que contienen múltiples variables o características al mismo tiempo.

Este enfoque permite identificar relaciones, patrones y dependencias entre las distintas variables de un conjunto de datos, lo que es crucial para la construcción de modelos predictivos eficaces.

Se aplica comúnmente para reducir la dimensionalidad de los datos, eliminar redundancias o ruido, y enfocar el análisis en las variables más importantes.

Entre las técnicas más utilizadas se encuentran el Análisis de Componentes Principales (PCA), Análisis Discriminante Lineal (LDA) o Clustering, dependiendo del objetivo del problema.

Es vital en tareas como el preprocesamiento de datos, clasificación, regresión, y reconocimiento de patrones, ayudando a mejorar la precisión y eficiencia de los algoritmos de machine learning.