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Resumen: El Análisis en Componentes Principales (ACP) constituye
la técnica base para el Análisis Multivariado de Datos. Su objetivo
principal es reducir la cantidad de variables, manteniendo la máxima
cantidad de información, presente en una tabla de datos de variables
cuantitativas. En el presente artículo se expone un panorama general
sobre la estructura que fundamenta un ACP y se implementa un caso
concreto en el software estadístico R. Para ello es necesario un
conocimiento básico de este software.
Palabras claves:
Componentes principales, ACP, nube de puntos, inercia, software R.
Abstract: Principal Component
Analysis (PCA) represents the basic technique in Multivariate Data
Analysis. PCA is a mathematical procedure that transforms a number of
possibly correlated variables into a smaller number of uncorrelated
variables called principal components. This article explains the general
procedure to perform a PCA by showing an example using the statistical
package R. It is required a basic knowledge of this software.
KeyWords: Principal components,
PCA, inertia, software R.
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