Gracias por el A2A.
PCA te refieres al análisis de componentes principales? PCA no es una técnica de visualización.
PCA es una técnica de análisis factorial que permite identificar las dimensiones más importantes (métricas o columnas) en su conjunto de datos.
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El análisis de componentes principales es un procedimiento estadístico que utiliza una transformación ortogonal para convertir un conjunto de observaciones de variables posiblemente correlacionadas en un conjunto de valores de variables linealmente no correlacionadas llamadas componentes principales
Como los datos de los sensores son enormes, se puede usar PCA para averiguar cuál de los sensores realmente importa.
Ejemplo , si tiene sensores para encontrar el movimiento de los humanos y desea predecir si la persona está sentada o de pie o caminando (un poco más difícil) según las coordenadas x, y, z, puede usar PCA para encontrar los sensores que proporcionan información más útil sobre el objeto en cuestión y luego usan redes de aprendizaje profundo para modelar y predecir la acción de los objetos.
