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Reducción de la dimensionalidad con PCA: cómo detectar patrones ocultos en tus datos

El Análisis de Componentes Principales (PCA) es una de las técnicas más potentes y al mismo tiempo más incomprendidas en machine learning. En esta guía lo explicaremos de forma intuitiva y práctica, con un ejemplo en Python que muestra cómo aplicar PCA a un dataset real para visualizar datos, reducir dimensiones y encontrar patrones ocultos que mejoran la comprensión de los modelos.

Antonio Cáceres Flores

Especialista en IA y ML para el desarrollo e implementación de soluciones basadas en IA. Experiencia en Data Science y tecnologías Cloud.

Publicado el 8 de octubre de 2025

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