La dirección oculta de los datos: el legado del PCA en la era de la IA
4 de junio de 2025
En 1901, un joven estadístico inglés llamado Karl Pearson propuso un método para reducir la complejidad de los datos sin perder su esencia. Lo llamó Análisis de Componentes Principales (Principal Component Analysis, PCA). Su idea era simple, pero poderosa: encontrar las direcciones principales en las que los datos variaban más, y con ello destilar la estructura fundamental oculta tras el ruido.
