Análisis de Componentes Principales (PCA)

Es una técnica estadística usada para reducir la dimensionalidad de los datos, preservando la mayor cantidad de variabilidad posible.

Permite simplificar conjuntos de datos complejos transformando las variables originales en un conjunto más pequeño de variables linealmente no correlacionadas, llamadas componentes principales.

Se utiliza frecuentemente en machine learning para mejorar la eficiencia y visualización de los modelos al eliminar redundancias y ruidos en los datos.

Los componentes principales se calculan a partir de la descomposición de la matriz de covarianza o mediante descomposición en valores singulares (SVD).

Es particularmente útil en preprocesamiento de datos, facilitando el aprendizaje automático en operaciones de clasificación, regresión y clustering.

Aunque reduce dimensiones, puede conllevar cierta pérdida de información, por lo que el equilibrio entre simplificación y precisión es esencial.