Descripción: Las Técnicas de Transformación de Datos Z son métodos estadísticos utilizados para normalizar y estandarizar datos en el contexto del aprendizaje no supervisado. Estas técnicas se centran en la transformación de los datos originales a una escala común, facilitando así el análisis y la interpretación de patrones subyacentes. La transformación Z, también conocida como puntuación Z, implica calcular el número de desviaciones estándar que un valor se encuentra por encima o por debajo de la media de un conjunto de datos. Esto permite que los datos sean comparables, independientemente de su escala original. Al aplicar estas técnicas, se busca reducir el sesgo que puede surgir de diferentes unidades de medida o rangos de valores, lo que es crucial en algoritmos de aprendizaje automático que dependen de la distancia entre puntos de datos, como el clustering o la reducción de dimensionalidad. La normalización Z es especialmente útil en conjuntos de datos con características que tienen diferentes distribuciones o escalas, asegurando que cada característica contribuya de manera equitativa al análisis. En resumen, las Técnicas de Transformación de Datos Z son herramientas esenciales en el aprendizaje no supervisado, ya que permiten una mejor interpretación y análisis de los datos al estandarizarlos, lo que resulta en modelos más precisos y efectivos.
