Este video explica en qué consiste el Análisis de Componentes Principales (mejor conocido como PCA por sus siglas en inglés) así como su uso en la reducción de dimensionalidad de datos.

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Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:

Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 4 de Julio). Análisis de Componentes Principales (PCA) para Reducir la Dimensionalidad de Datos usando Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]

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1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

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Índice del Video:

0:00 Maldición de la dimensionalidad
2:01 Introducción a PCA (o ACP)
7:36 Paso 1: Estandarización de los datos
10:25 Paso 2: Matriz de covarianza
13:08 Paso 3: Vectores y valores Eigen
17:12 Paso 4: Proyección de Datos y Reducción de dimensionalidad
18:46 Implementación de PCA en python


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El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code


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