Reducción de dimensionalidad con PCA para análisis de datos

Objetivo del profesor

El objetivo de esta clase era enseñar a los estudiantes sobre reducción de dimensionalidad y análisis de componentes principales (PCA) como técnicas complementarias al clustering, especialmente cuando se trabaja con datasets de alta dimensionalidad. El profesor buscaba que los estudiantes comprendieran cómo aplicar estas técnicas para simplificar datos complejos manteniendo la información más relevante, y cómo implementar predicciones con nuevos datos usando modelos de clustering ya entrenados.

Habilidades desarrolladas

• Implementación de PCA: Aplicar análisis de componentes principales para reducir dimensionalidad
• Interpretación de varianza explicada: Evaluar qué porcentaje de información se conserva con menos dimensiones
• Normalización de datos nuevos: Preparar datos de entrada para modelos ya entrenados
• Predicción con clustering: Clasificar nuevos registros usando modelos K-means previamente entrenados
• Visualización de datos reducidos: Representar gráficamente información de alta dimensionalidad en 2D

Conceptos clave

• Reducción de dimensionalidad: Técnica para proyectar datos en menos dimensiones manteniendo la mayor información posible
• [0:32] PCA (Análisis de Componentes Principales): Algoritmo que encuentra las direcciones de mayor variación en los datos
• [0:36] Variación en los datos: Direcciones donde ocurren los cambios más significativos en el dataset
• [2:04] Varianza explicada: Porcentaje de información que capturan los componentes principales seleccionados
• [2:48] Primer componente: Explica el 81% de la varianza
• [2:52] Segundo componente: Explica el 10% de la varianza
• [2:56] Varianza total: 91% explicada con solo 2 componentes
• [3:55] Umbral de varianza: Generalmente 80% o más se considera aceptable
• [5:13] Normalización de datos nuevos: Proceso necesario para mantener consistencia con el modelo entrenado

Palabras clave importantes

• PCA (Principal Component Analysis)
• Reducción de dimensionalidad
• Varianza explicada
• Componentes principales
• Normalización/Estandarización
• Clustering
• K-means
• Predicción
• Escalamiento de datos

Hechos importantes

• Aplicaciones reales: Netflix usa estas técnicas para agrupar películas y usuarios
• Medicina: Se han descubierto nuevos tipos de cáncer gracias a clustering y reducción de dimensionalidad
• Redes sociales: Detección de comunidades con intereses similares
• Amazon: Análisis de gustos de usuarios para recomendaciones
• Eficiencia computacional: Ahorra espacio y acelera procesos en datasets grandes

Principales puntos de datos

• [2:48] Varianza del primer componente: 81%
• [2:52] Varianza del segundo componente: 10%
• [2:56] Varianza total explicada: 91% con 2 componentes
• [4:14] Varianza con 3 componentes: Primer componente 81%, segundo 10%, tercero 8%
• [3:55] Umbral recomendado de varianza: 80% o superior
• [4:55] Datos del primer cliente nuevo: 35 años, 50,000 ingresos, 10 compras
• [6:03] Clasificación del primer cliente: Cluster 0
• [6:15] Datos del segundo cliente nuevo: 60 años, 10,000 ingresos, 2 compras
• [6:26] Clasificación del segundo cliente: Cluster 0