Descripción: El clustering basado en PCA (Análisis de Componentes Principales) es una técnica de aprendizaje no supervisado que combina la reducción de dimensionalidad con la agrupación de datos. PCA es un método estadístico 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 originales. Al aplicar PCA antes del clustering, se busca simplificar la estructura de los datos, eliminando ruido y redundancia, lo que facilita la identificación de patrones y relaciones subyacentes. Esta técnica es especialmente útil en conjuntos de datos de alta dimensión, donde la visualización y el análisis pueden volverse complicados. Al reducir la dimensionalidad, se mejora la eficiencia computacional y se optimiza el rendimiento de algoritmos de clustering, como K-means o DBSCAN. El clustering basado en PCA permite a los analistas y científicos de datos descubrir grupos significativos dentro de los datos, lo que puede ser crucial para la toma de decisiones informadas en diversas aplicaciones, desde la segmentación de mercado hasta el análisis de datos biomédicos y la investigación en ciencias sociales.
