Descripción: El ‘Centrado en la Media’ es un paso fundamental en el preprocesamiento de datos que consiste en restar la media de cada punto de datos en un conjunto. Este proceso tiene como objetivo ajustar los datos para que su media sea cero, lo que facilita el análisis y la modelización. Al centrar los datos, se eliminan sesgos que pueden influir en los resultados de algoritmos de aprendizaje automático y análisis estadístico. Este método es especialmente relevante en técnicas que son sensibles a la escala de los datos, como el análisis de componentes principales (PCA) y la regresión lineal. Al centrar los datos, se mejora la convergencia de los algoritmos y se optimiza el rendimiento general del modelo. Además, el centrado en la media ayuda a resaltar patrones y relaciones en los datos, permitiendo una mejor interpretación de los resultados. En el contexto del procesamiento de datos a gran escala, el centrado en la media se puede implementar de manera eficiente utilizando capacidades de procesamiento distribuido, lo que permite manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento.
