El análisis de componentes principales o PCA es una de las metodologías de reducción de dimensionalidad más populares disponibles para los estadísticos y los profesionales del aprendizaje automático. Antes de profundizar en lo que esto significa, hablemos de algunos escenarios en los que usamos dichas metodologías en nuestra vida diaria, probablemente sin siquiera saberlo.
- Motores de búsqueda: Cuando usamos Google u otros sitios web para encontrar la respuesta a una pregunta, en lugar de hacer coincidir nuestras consultas de búsqueda palabra por palabra, utilizan metodologías para primero reducir la complejidad de nuestras búsquedas en partes más pequeñas y luego buscarlas; la reducción de la complejidad da como resultado resultados más rápidos y se realiza a través de la reducción de la dimensionalidad.
- Compresión de imagen: ¿Recuerdas aquella vez en la que intentabas subir una imagen a un sitio web y te diste cuenta de que la imagen superaba el tamaño máximo de archivo? Después de lidiar con la frustración resultante, buscamos ayuda de herramientas como Photoshop para reducir el tamaño de esa imagen. Lo que Photoshop o herramientas similares realizan en segundo plano se llama reducción de dimensionalidad.
- Música: Los servicios de transmisión de música utilizan diversas metodologías para reducir el tamaño de la música que se transmite para ahorrarnos…