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Analís de componentes principales
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En estadística, el analís de componentes principales (n'español ACP, n'inglés, PCA) ye una téunica utilizada pa describir un set de datos en términos de nueves variables ("componentes") non correlacionadas. Los componentes ordenar pola cantidá de varianza orixinal que describen, polo que la téunica ye útil p'amenorgar la dimensionalidad d'un conxuntu de datos.
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Téunicamente, el ACP busca la proyeición según la cual los datos queden meyor representaos en términos de mínimos cuadraos. Esta convierte un conxuntu d'observaciones de variables posiblemente correlacionadas nun conxuntu de valores de variables ensin correllación llinial llamaes componentes principales.
El ACP emplégase sobremanera en analís exploratorio de datos y pa construyir modelos predictivos. El ACP porta'l cálculu de la descomposición en autovalores de la matriz de covarianza, de normal en centrando los datos na media de cada atributu.
Tien De estremase del analís factorial col que tien similaridades formales y nel cual puede ser utilizáu como un métodu de aproximamientu pa la estracción de factores.