Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Análise de Componentes Principais
Método estatístico de redução de dimensionalidade que transforma variáveis correlacionadas em novas variáveis não correlacionadas, chamadas componentes principais, maximizando a variância retida.
Scree Plot
Gráfico que visualiza os autovalores em ordem decrescente para ajudar a determinar o número ótimo de componentes principais a reter, de acordo com o método do cotovelo.
Cargas Fatoriais
Coeficientes de correlação entre as variáveis originais e os componentes principais, indicando a importância e a contribuição de cada variável para cada componente.
Scores Fatoriais
Coordenadas das observações individuais no novo espaço dos componentes principais, utilizadas para visualizar as relações entre as observações.
Inércia Total
Soma das variâncias de todas as variáveis originais, igual ao traço da matriz de covariância e conservada durante a transformação ACP.
Porcentagem de Variância Acumulada
Soma acumulada das variâncias explicadas pelos componentes principais sucessivos, permitindo determinar quanta informação é preservada.
Biplot
Visualização gráfica simultânea das observações e das variáveis no plano dos dois primeiros componentes principais, revelando as relações estruturais.
Rotação Varimax
Método de rotação ortogonal aplicado após a ACP para melhorar a interpretabilidade dos componentes, maximizando a variância das cargas ao quadrado.
Critério de Kaiser
Regra empírica que sugere reter apenas os componentes principais com autovalores superiores a 1 para determinar a dimensionalidade ótima.
Erro de Reconstrução
Medida que quantifica a perda de informação durante a redução dimensional, calculada como a diferença entre os dados originais e sua aproximação PCA.