El problema de la reducción dimensional. Análisis de Componentes Principales (PCA)
| Autor: | Sergio A. Pernice |
|---|---|
| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Mutis, Vol 14, Iss 1 (2023) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 22561498 2256-1498 |
| DOI: | 10.21789/22561498.2057 |
| Popis: | En este trabajo de investigación se presenta la técnica de Principal Component Analysis (PCA), y su aplicación práctica al aprendizaje automático (machine learning). La intención es abordar la problemática de la reducción dimensional o compresión de datos. A partir de un análisis intuitivo, se espera acercar a los economistas y otros profesionales de las ciencias sociales estas ideas que, generalmente, resultan ajenas a sus discusiones. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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