Descripción: Las variantes de PCA (Análisis de Componentes Principales) son métodos derivados de la técnica original que buscan abordar limitaciones específicas y mejorar la interpretación de los datos en el contexto del aprendizaje no supervisado. PCA es una técnica estadística que transforma un conjunto de variables posiblemente correlacionadas en un conjunto de variables no correlacionadas, denominadas componentes principales, que retienen la mayor parte de la variabilidad presente en los datos. Sin embargo, en situaciones donde los datos presentan características particulares, como la presencia de ruido, datos no lineales o la necesidad de preservar la estructura local, surgen variantes de PCA. Estas variantes incluyen, entre otras, el PCA robusto, que se enfoca en minimizar la influencia de valores atípicos, y el PCA no lineal, que utiliza técnicas como el kernel PCA para capturar relaciones no lineales en los datos. Otras variantes, como el Sparse PCA, buscan obtener componentes que sean escasos, facilitando la interpretación y la selección de características. En resumen, las variantes de PCA son herramientas valiosas que permiten a analistas y científicos de datos extraer información significativa de conjuntos de datos complejos, adaptándose a las necesidades específicas de cada situación.
