Descripción: La representación de datos Z es un método que utiliza puntuaciones Z para estandarizar y clarificar la presentación de datos en el contexto del aprendizaje no supervisado. Esta técnica se basa en la transformación de los datos originales a una escala que permite comparar diferentes variables de manera más efectiva. La puntuación Z se calcula restando la media de un conjunto de datos y dividiendo el resultado por la desviación estándar. Esto resulta en una distribución normalizada donde los valores se expresan en términos de cuántas desviaciones estándar se encuentran por encima o por debajo de la media. Esta representación es especialmente útil en el aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos buscan patrones y agrupaciones en los datos sin etiquetas predefinidas. Al utilizar puntuaciones Z, se minimizan los efectos de las escalas diferentes entre las variables, lo que permite que los algoritmos de clustering y reducción de dimensionalidad, como K-means o PCA, funcionen de manera más eficiente y precisa. Además, la representación de datos Z facilita la identificación de outliers, ya que los valores extremos se destacan en la escala normalizada. En resumen, este método no solo mejora la claridad de los datos, sino que también optimiza el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático al proporcionar una base más uniforme para el análisis.
