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PCA explicado: La lógica secreta detrás de la reducción de dimensionalidad

Elijah Tobs
Tecnología
1 jun 2026 • 7:20 a. m.
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Verificado

PCA explicado: La lógica secreta detrás de la reducción de dimensionalidad
Fuente: Pexels

La Perspectiva Central

Este artículo desmitifica el Análisis de Componentes Principales (PCA) eliminando el enfoque de 'caja negra'. Explora la necesidad matemática de los vectores propios y valores propios, explica cómo proyectar datos en espacios no correlacionados para preservar la varianza y describe el proceso de optimización paso a paso necesario para construir el algoritmo desde cero.
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