Descripción: El Análisis de Componentes Principales por Núcleo (Kernel PCA) es una técnica de reducción de dimensionalidad que extiende el concepto clásico de PCA al ámbito no lineal. A diferencia del PCA tradicional, que busca componentes principales lineales en los datos, el Kernel PCA utiliza funciones de núcleo para proyectar los datos en un espacio de mayor dimensión, donde las relaciones no lineales pueden ser capturadas de manera más efectiva. Esta proyección permite identificar patrones complejos y estructuras en los datos que no serían evidentes en el espacio original. El uso de funciones de núcleo, como el núcleo gaussiano o el núcleo polinómico, proporciona flexibilidad en la forma en que se modelan las relaciones entre las variables. Kernel PCA es especialmente útil en situaciones donde los datos presentan una estructura intrínseca no lineal, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en campos como el análisis de datos, la visión por computadora, el procesamiento de señales y el aprendizaje automático. Su capacidad para manejar datos de alta dimensionalidad y extraer características significativas lo hace indispensable en la exploración de datos y la preparación de conjuntos de datos para modelos predictivos.
