"Principal component analysis" es un sustantivo.
/prɪnˈsɪpəl ˈkoʊmˌpoʊnənt əˈnæləsɪs/
El análisis de componentes principales (PCA) es una técnica estadística utilizada para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos, al tiempo que se retiene la mayor parte de la variabilidad presente en los datos. Esto se logra transformando las variables originales en un conjunto de variables lineales descorrelacionadas llamadas "componentes principales". El PCA se utiliza comúnmente en análisis exploratorio de datos y en la visualización de datos, así como en la compresión de datos y el preprocesamiento para otros algoritmos de aprendizaje automático.
El PCA es una herramienta muy utilizada en contextos escritos, especialmente en artículos científicos y técnicos, aunque también se utiliza en la práctica oral dentro de entornos académicos.
Principal component analysis is widely used in data science to simplify complex datasets.
El análisis de componentes principales se utiliza ampliamente en la ciencia de datos para simplificar conjuntos de datos complejos.
Researchers often apply principal component analysis to identify patterns in large datasets.
Los investigadores a menudo aplican el análisis de componentes principales para identificar patrones en grandes conjuntos de datos.
In machine learning, principal component analysis is essential for dimensionality reduction.
En el aprendizaje automático, el análisis de componentes principales es esencial para la reducción de dimensionalidad.
Aunque "principal component analysis" en sí misma no se utiliza comúnmente en expresiones idiomáticas, hay algunas frases relacionadas con el análisis y la estadística que pueden incluir el concepto:
"Principal component analysis helps to cut through the noise in data."
El análisis de componentes principales ayuda a cortar el ruido en los datos.
"Using principal component analysis can lead to clearer insights."
Usar el análisis de componentes principales puede llevar a percepciones más claras.
"When overwhelmed with variables, principal component analysis is a go-to technique."
Cuando se abrumado con variables, el análisis de componentes principales es una técnica de referencia.
"By applying principal component analysis, one can streamline the data interpretation process."
Al aplicar el análisis de componentes principales, se puede agilizar el proceso de interpretación de datos.
El término "análisis de componentes principales" se deriva de la estadística. La palabra "principal" hace referencia a ser superior o más importante, "componente" se refiere a las partes que conforman un conjunto, y "análisis" proviene del griego "analusis", que significa "descomponer" o "descomposición".
Sinónimos: - Reducción de dimensionalidad
Antónimos: - Expansión de dimensionalidad
En resumen, el análisis de componentes principales es una herramienta estadística fundamental en el procesamiento y análisis de datos que permite a los investigadores y analistas obtener una comprensión más clara de grandes volúmenes de información.