PCA - Análisis de Componentes Principales

Visualización interactiva de reducción de dimensionalidad

Datos Originales (2D)

Después de PCA

Varianza PC1
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Varianza PC2
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Varianza Total Explicada
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Pérdida de Información
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¿Qué es PCA?

El Análisis de Componentes Principales (PCA) es una técnica de reducción de dimensionalidad que encuentra las direcciones de máxima varianza en los datos. Los componentes principales son nuevos ejes ortogonales que capturan la mayor cantidad de información posible.

PC1 (Primer Componente): Dirección de máxima varianza
PC2 (Segundo Componente): Dirección ortogonal a PC1 con máxima varianza restante