TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE DE DATOS A TRAVÉS DE PYTHON. REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN, CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN

Al enfrentarse a la realidad de un estudio, el investigador dispone habitualmente de muchas variables medidas u observadas en una colección de individuos, pretende estudiarlas conjuntamente, y acude al Análisis Multivariante de Datos. Se encuentra frente a una diversidad de técnicas y debe seleccionar la más adecuada a sus datos, pero, sobre todo, a su objetivo científico. El Análisis Multivariante utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. La mayoría de las técnicas de análisis no supervisado se desarrollan a lo largo de este libro desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software Python. Se profundiza en las siguientes técnicas: Reducción de la dimensión, Análisis en componentes principales, Análisis factorial , Análisis de correspondencias simples, Análisis de correspondencias múltiples, Escalamiento multidimensional, Anális Clúster y Análisis Discriminante. Read more