O que se entende por agrupamento de componentes da ICA (Análise de Componentes Independentes)?

1. O que significa agrupamento no PCA?
2. O que é análise de cluster e suas etapas?
3. Por que o PCA antes de agrupar?
4. Pode ser usado para agrupamento?

O que significa agrupamento no PCA?

Análise ou agrupamento de cluster é a atribuição de um conjunto de observações em subconjuntos (chamados clusters), para que as observações no mesmo cluster sejam semelhantes em algum sentido.

O que é análise de cluster e suas etapas?

Análise de cluster é o processo para encontrar grupos semelhantes de objetos para formar clusters. É um algoritmo baseado em aprendizado de máquina não supervisionado que atua em dados não marcados. Um grupo de pontos de dados compreenderia juntos para formar um cluster no qual todos os objetos pertenceriam ao mesmo grupo.

Por que o PCA antes de agrupar?

Ao fazer PCA, você está mantendo todas as informações importantes. Se seus dados exibirem agrupamentos, isso geralmente será revelado após a análise do PCA: mantendo apenas os componentes com a maior variação, os clusters provavelmente serão mais visibil (como são mais espalhados).

Pode ser usado para agrupamento?

TSNE, (incorporação estocástica de distribuída T) é uma técnica de agrupamento que tem um resultado final semelhante ao PCA (análise de componentes principais).