UMAP: Aproximación y Proyección de Manifold Uniforme para Reducción de Dimensionalidad
Optimiza tu análisis de datos con la técnica de Reducción de Dimensionalidad usando UMAP para una mejor aproximación y proyección de información.
#reducción de dimensionalidad
Comprendiendo la Maldición de la Dimensionalidad
Descubre qué es la maldición de la dimensionalidad y cómo afecta a diferentes áreas, como el machine learning y la estadística. ¡Adéntrate en este fenómeno y entiende su impacto!
Análisis de Componentes Principales del Kernel (PCA): Explicado con un Ejemplo
Análisis detallado del método de Análisis de Componentes Principales del Kernel (PCA) con un ejemplo práctico y una explicación detallada de su funcionamiento.
Desmitificando PCA: Guía práctica con casos reales
Descubre qué es PCA y cómo reducir la dimensionalidad con casos reales en salud, finanzas, marketing, visión y clima. Guía práctica y buenas prácticas.
Guía de Análisis Factorial Exploratorio
Descubre el Análisis Factorial Exploratorio (EFA): reducción de dimensionalidad, validación con KMO y Bartlett, extracción y rotación de factores, interpretación de cargas y puntuaciones; aplicado a BI y Power BI.
PCA: Análisis de Componentes Principales
Descubre qué es PCA y cómo la reducción de dimensionalidad basada en covarianza facilita visualizar datos, mejorar modelos y tomar decisiones, con soluciones BI, IA y nube de Q2BSTUDIO.
Selección de Características para Mejores Modelos de Aprendizaje Automático
Descubre cómo la selección de características eleva la precisión, reduce el sobreajuste y mejora la interpretabilidad en ML. Técnicas y casos prácticos en telecom, banca, salud y comercio; soluciones IA, nube y BI de Q2BSTUDIO.
Métodos Geométricos en el Preprocesamiento de Datos
Descubre métodos geométricos en el preprocesamiento de datos: distancias, manifold learning y TDA para hallar patrones, detectar anomalías y generar features efectivas.
Mira este artículo sobre PCA en R
Descubre qué es PCA y cómo aplicarlo en R con prcomp: reducción de dimensionalidad, selección de componentes y visualización, con casos prácticos para negocio y soluciones de inteligencia de negocio de Q2BSTUDIO.
Explorando supuestos del K-means en R — Edición 2025
Guía práctica de K-means en R (2025): verifica supuestos, escala y valida clústeres; explora alternativas y lleva el modelo a producción con IA y Power BI.
Cómo realizar PCA en R
Guía práctica para realizar PCA en R: limpieza de datos, escalado, interpretación de cargas y scores, varianza explicada y visualización. Incluye ejemplo con mtcars y opciones para integrar PCA en soluciones empresariales con Q2BSTUDIO (IA, nube y software a medida).