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Por qué falla PCA: La lógica oculta detrás de la reducción de dimensionalidad t-SNE
Elijah TobsPor Elijah Tobs
Tecnología
1 jun 2026 • 7:20 a. m.
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Fuente: Pexels
La Perspectiva Central
Este artículo explora las limitaciones fundamentales del Análisis de Componentes Principales (PCA) en la visualización de datos de alta dimensionalidad e introduce el algoritmo Stochastic Neighbor Embedding (SNE) como una alternativa más robusta. Detalla la transición matemática de la maximización de la varianza global a la preservación de la estructura local utilizando probabilidades condicionales y la divergencia KL.

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Elijah Tobs
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