PCA Web Tool
Una calculadora PCA ligera para científicos de datos y estudiantes para realizar reducción de dimensionalidad y revisar la varianza explicada.
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Sobre esta herramienta
Detrás de escena, la herramienta centra los datos, calcula la matriz de covarianza y derive valores propios y vectores propios. El cociente de varianza explicada se obtiene dividiendo el valor propio entre la varianza total. Las puntuaciones se obtienen proyectando datos centrados sobre los vectores propios, mientras que las cargas cuantifican la contribución de cada característica a cada componente. Una rotación opcional (Varimax) mejora la interpretabilidad y los usuarios pueden inspeccionar contribuciones por componente para cada característica.
Esta herramienta beneficia a científicos de datos, estudiantes y analistas que requieren ejecuciones rápidas de PCA sin programación. Promueve la reproducibilidad al hacer visibles entradas, ajustes y salidas; los resultados pueden exportarse para informes o análisis posteriores. Si hay valores faltantes, el conjunto de datos debe limpiarse o imputarse antes de la ejecución; no se realiza imputación automática.
Funciones clave incluyen validación de entradas, estandarización opcional, control explícito del número de componentes, datos de varianza explicada y matrices de puntuaciones y cargas exportables. Soporta vista previa de datos y exportación en CSV o JSON para pipelines descendentes. Casos de uso: reducción dimensional previa al clustering, visualización, ingeniería de características, preparación de modelos y pruebas rápidas de escenarios.
Cómo usar
- Proporcione entradas: suba un CSV o pegue una matriz numérica con observaciones como filas y características como columnas.
- Configure opciones: active la estandarización, establezca el número de componentes y seleccione rotación opcional para interpretabilidad.
- Ejecute el cálculo: realice PCA para obtener descomposición en valores propios y proyecciones.
- Revise las salidas: examine la varianza explicada, las cargas de las componentes y las puntuaciones proyectadas; examine la reconstrucción de datos si está disponible.
- Exporte resultados: descargue puntuaciones y cargas como CSV o JSON para análisis posterior.
- Interprete los resultados: use las componentes dominantes para reducir la dimensionalidad y guiar decisiones de modelado.
Frequently Asked Questions
Encuentre respuestas rápidas
¿Qué formatos de entrada se admiten?
¿Cómo se calcula la varianza explicada?
¿Puedo comparar ejecuciones de PCA con configuraciones diferentes?
¿Qué ocurre con los valores faltantes?
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