Análisis de Componentes Principales (PCA) para la Reducción de Dimensionalidad en Machine Learning
Introducción al Análisis de Componentes Principales (PCA)
El Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés, Principal Component Analysis) es una técnica fundamental en el aprendizaje automático y el análisis de datos. Su propósito principle es la reducción de la dimensionalidad, es decir, transformar conjuntos de datos de a ...
Publicado el 7-17 18:56
Análisis de Técnicas de Extracción de Características en Datos Hiperespectrales: Estudio de Caso Indian Pines
El procesamiento de imágenes hiperespectrales representa un desafío fundamental en la teledetección moderna debido a la alta dimensionalidad de los datos. El conjunto de datos Indian Pines, que consiste en una matriz de 145x145 píxeles con 220 bandas de reflectancia espectral, es el estándar de referencia para evaluar algoritmos de clasificació ...
Publicado el 6-28 22:31