Pessoal, bom dia. Gostaria de entender com maiores detalhes em quais situações é aconselhado utilizar o PCA ou algum outro método para redução de dimensionalidades. Existe uma métrica que apoie essa decisão? Está relacionado ao número de variáveis que tenho na minha base?
Olá, Marcelo, tudo bem?
O PCA é usado quando temos muitas variáveis relacionadas em nossos dados. E ao invés de lidar com todas essas variáveis separadamente, o PCA resume em poucos "componentes principais".
Imagine que você tem um conjunto de dados com as alturas, pesos e idades de várias pessoas. Essas três variáveis podem estar fortemente correlacionadas (pessoas mais altas tendem a pesar mais, e pessoas mais velhas tendem a ser mais altas e pesar mais do que crianças). Nesse caso, você poderia usar o PCA para resumir essas três variáveis em um único "componente principal".
Mas destaco que, que não há uma regra única para decidir quando usar o PCA ou outra técnica de redução de dimensionalidade. Isso depende dos seus dados e do problema que você está enfrentando.
Espero ter esclarecido.
Qualquer dúvida, compartilhe no fórum.
Forte abraço!