Uno de los mejores videos didácticos de este tema que en visto. Muchas gracias. Es concreto y al mismo tiempo condensa toda la información. Es como aplicarle PCA al tema de PCA.
Creo que este tuto o chapter , ha sido el más claro, pedagógico y maravilloso que he estudiado. Desde hace años que tengo que lidiar con estos conceptos, pero una vez que los aplico, luego pasa un montón de tiempo, o años a veces, sin que los vuelva a ver , por lo que casi siempre se me olvidan: "Cómo era" ... ahí vuelta a leer o ver de nuevo. Con esta clase, me salió súper corta reaprender estos conceptos :D ¡Muchas gracias Serrano! te estaré por siempre agradecido Saludos
El mejor video del PCA de todo internet. Maquina!!!!!!!
3 ปีที่แล้ว +5
Excelente explicación! Entendí mejor que en mis clases a pesar de no tener el background necesario de matemáticas para hacerlo. Muchas gracias en verdad!!
Qué hermoso video!, en serio, está súper bien explicado. Usualmente me aburro y voy avanzandole más rápido, este vídeo vale todo. Mil Gracias. Si algun dia ponen más videos podrian hacer uno sobre ICA, por favor!!!!!
Excelente video, estoy recién empezando con el análisis de datos y en el curso que tomé el profesor explica pésimo, no había logrado interpretar y llegar a análisis sobre PCA en R. Saludos!
Puede ser el mejor video que vi de PCA! Gracias por compartir el conocimiento, y hacer de un tema complejo algo facil de entender, sirvio mucho lo del principio de las columnas
Muchas gracias por tu video, pude entender todos los conceptos que explicaste, me fue de gran ayuda que explicaras desde la media, varianza, covarianza, transformacion lineal, etc. y dando un ejemplo grafico y aplicativo de todos ellos. Completísimo tu video, eternamente agradecido 🤗🤗. Espero que pueda subir mas videos del estilo!!
Excelente vídeo! Está muy bien explicado. Aún debo repasar conceptos de algebra lineal pero en general el video lo hace bastante bien. Explicas muy bien!
Tengo una pregunta: Cuando empiezas a introducir el tema pones el ejemplo de "juntar" área de la casa y número de habitaciones en una variable, tamaño, y "juntar" número de parques, colegios y criminalidad en otra variable, ubicación. Como esta unión la haces tú "a mano" sabes que variables estás juntando. Entonces de cara a un análisis de regresión lineal sabes una variable tiene que ver con el tamaño de la casa y la otra con la ubicación. Pero si tu haces un análisis de componentes principales, es como que el análisis te está juntando él las variables, entonces mi pregunta es: ¿Cómo sabes qué variables se te han "juntado"? ¿Cómo sabes que una variable tiene que ver con ciertos rasgos y otra con otras? Espero que se entienda la duda. Muy bueno el video!
Buen día compañero, muy interesante tú video, es claro te felicito. Tengo una duda, yo tengo un data con 18 variables, y realizo el PCA y tomo por ejemplo 3 componentes principales, PC1, PC2 Y PC3, yo sé que esas nuevas componentes serán mis variables, pero crees que sea necesario hacer o ver más bien la matriz de correlaciones para observar cual de las variables está fuertemente correlacionada con cada una de las componentes y clasificarlas ?. Quedo atento, feliz día 💪
Muchas gracias por el video! Muy claro, en relación a cuántos datos (filas) en relación a las variables (columnas) se requieren, existe algún criterio para determinar la cantidad?
Gracias Lizbeth! Que buena pregunta, en cuanto al input, pues puede ser bastante grande. Para el output yo diria que hay que primero mirar cuantas columnas uno querria tener (ejemplo, si es para hacer plots, serian dos columnas), pero tambien viendo el tamano de los eigenvalues, uno puede ver cuando empiezan a ser lo suficientemente pequenos, y ahi parar de añadir columnas.
@@serrano.academyenespanol3099 muchas gracias por tu respuesta, has escuchado sobre el marco estadístico basado en matrices (Matrix-based statistical framework) que según he leído complementaria el PCA. Espero que puedas hacer un video sobre ello. Muchas gracias!
Como Podria implentar o mas seguir con videos asi pero con el paso a paso en excel para la creacion o la transforamciòn de datos de una muestra con cientos de datos.
Gracias por tu apoyo Francisco! Si tengo planeado poner uno. Aca seguire poniendo videos en espanol, pero mientras tanto, si quieres ver otros en ingles, ve a esta pagina: serrano.academy, o al canal: th-cam.com/users/LuisSerrano.
Uno de los mejores videos didácticos de este tema que en visto. Muchas gracias. Es concreto y al mismo tiempo condensa toda la información. Es como aplicarle PCA al tema de PCA.
Este es el mejor vídeo en español explicando PCA. ¡Muchas gracias por el excelente trabajo! A muchos nos es de inmensa ayuda. Saludos desde Paraguay.
Totalmente de acuerdo!! No he visto mejor.
Aquí otro de Paraguay que dice lo mismo!😊
Valió la pena haber visto cada minuto, mi mente se ha abierto que he entendido todo en 31 minutos.
De todos los videos que he visto de PCA, eres el que mejor lo ha explicado y por mucho. Muy buen trabajo, felicidades.
Creo que este tuto o chapter , ha sido el más claro, pedagógico y maravilloso que he estudiado. Desde hace años que tengo que lidiar con estos conceptos, pero una vez que los aplico, luego pasa un montón de tiempo, o años a veces, sin que los vuelva a ver , por lo que casi siempre se me olvidan: "Cómo era" ... ahí vuelta a leer o ver de nuevo. Con esta clase, me salió súper corta reaprender estos conceptos :D
¡Muchas gracias Serrano! te estaré por siempre agradecido
Saludos
Que buena explicación, más de 20 años sin tener del todo claro el concepto, muchas gracias !!!!!!
Asombrado. Sin palabras me dejó este hombre. Muy bien explicado. Mis respetos para usted por tremenda aportación.
UFFFFFF , que JOYON me he encontrado hoy. Tienes mi gratitud
El mejor video de pca en castellano sin duda
Excelentemente bien explicado. Esta debe de ser una de las mejores explicaciones en español que hay sobre PCA
El mejor video del PCA de todo internet. Maquina!!!!!!!
Excelente explicación! Entendí mejor que en mis clases a pesar de no tener el background necesario de matemáticas para hacerlo. Muchas gracias en verdad!!
Es la mejor explicación que eh visto en la vida, muchas gracias
Qué hermoso video!, en serio, está súper bien explicado. Usualmente me aburro y voy avanzandole más rápido, este vídeo vale todo. Mil Gracias. Si algun dia ponen más videos podrian hacer uno sobre ICA, por favor!!!!!
Excelente video, estoy recién empezando con el análisis de datos y en el curso que tomé el profesor explica pésimo, no había logrado interpretar y llegar a análisis sobre PCA en R. Saludos!
Joder viejo. Tu video es increíble. Terminé la licenciatura en matemáticas y seguía sin entender la varianza... hasta ahora.
la mejor explicación de PCA que he vistos!
Super bien explicado! El mejor video que he visto del tema! Gracias!
que buena clase!!!! Donde estuviste durante mis dos cursos de estadística en la universidad! Amor a primer PowerPoint.
Puede ser el mejor video que vi de PCA! Gracias por compartir el conocimiento, y hacer de un tema complejo algo facil de entender, sirvio mucho lo del principio de las columnas
Estupenda y Muy clara explicación, muchas gracias
Buenisimo una semana estudiando sin poder scar nada claro y tu en media hora me lo dejaste clarisimo muchas graciass!!!!
Excelente video y habilidades para transmitir el conocimiento. Felicidades.
Muchas gracias por tu video, pude entender todos los conceptos que explicaste, me fue de gran ayuda que explicaras desde la media, varianza, covarianza, transformacion lineal, etc. y dando un ejemplo grafico y aplicativo de todos ellos. Completísimo tu video, eternamente agradecido 🤗🤗. Espero que pueda subir mas videos del estilo!!
Mil gracias, excelentes ejemplos y animaciones. Fue una gran ayuda
Extraordinario video. Excelente explicación. ¡Muchas gracias por hacerlo!
¡Excelente explicación! ¡Muchas gracias, Luis!
Ojalá puedas seguir subiendo videos. Es muy valioso tu aporte.
¡Un abrazo!
Tremendísima explicación. Muy crack, muchas gracias
Súper claro, revisé mucha bibliografía y nada como este video. Gracias
Brutal la explicación!!! Muchas gracias!🎉
¡Muy buena explicación! Muchas gracias, ahora el concepto de PCA es mucho más claro.
Excelente vídeo! Está muy bien explicado. Aún debo repasar conceptos de algebra lineal pero en general el video lo hace bastante bien.
Explicas muy bien!
excelente forma de explicar el tema. felicitaciones y muchas gracias por el video
Era justo la explicación que necesitaba, ¡mil gracias!
wowowowowow que pro! me había costado muchísimo entenderlo y hoy me ha quedado claro todo! muchísimas graciasss
Buenisimo, excelente metodología y explicación, muchas gracias por tan buen aporte!
Mejor explicado imposible. Muchas gracias
Me encantó este vídeo, gracias por subir este tipo de contenido. Valoro el español.
Gracias, por el tiempo a explicar paso a paso, algunos aprendemos de esa forma.
Qué belleza de vídeo. ¡Muchas gracias!
Felicitaciones por lo bien que explicas. Y muchas gracias
¡Excelente y muy didáctica explicación! Gracias.
Excelente explicacion!!! Muchas gracias por tu tiempo
qué buena explicación, felicidades por el trabajo
Muchas gracias por la explicación, muy didactico
Muchas gracias. Excelente explicación
Me encantó, excelente trabajo, muchas gracias
Excelente explicación! muchas gracias!
Muchas gracias, es increible como explicas bien.
Gracias! Me alegra que te haya gustado
Muchas gracias!! Sirvió mucho para entender!!
Excelente video, muchas gracias.
Te la estas fumando, muy buena explicación, espero puedas seguir subiendo contenido, SALUDOS
Excelente explicacion, tengo una consulta si quisiera realizar un modelo de regresion lineal utilizaria PCA antes del train_test_split o despues?
Muchísimas gracias profesor. Así da gusto aprender👏💓
Excelente video y explicacion, gracias!!
Una maravilla de explicación!
Excelente lectura. Muchas gracias maestro.
Tengo una pregunta:
Cuando empiezas a introducir el tema pones el ejemplo de "juntar" área de la casa y número de habitaciones en una variable, tamaño, y "juntar" número de parques, colegios y criminalidad en otra variable, ubicación. Como esta unión la haces tú "a mano" sabes que variables estás juntando. Entonces de cara a un análisis de regresión lineal sabes una variable tiene que ver con el tamaño de la casa y la otra con la ubicación. Pero si tu haces un análisis de componentes principales, es como que el análisis te está juntando él las variables, entonces mi pregunta es: ¿Cómo sabes qué variables se te han "juntado"? ¿Cómo sabes que una variable tiene que ver con ciertos rasgos y otra con otras?
Espero que se entienda la duda.
Muy bueno el video!
Muy buena explicación men.
Simplemente genial.
exclente explicación!
Buen día compañero, muy interesante tú video, es claro te felicito. Tengo una duda, yo tengo un data con 18 variables, y realizo el PCA y tomo por ejemplo 3 componentes principales, PC1, PC2 Y PC3, yo sé que esas nuevas componentes serán mis variables, pero crees que sea necesario hacer o ver más bien la matriz de correlaciones para observar cual de las variables está fuertemente correlacionada con cada una de las componentes y clasificarlas ?. Quedo atento, feliz día 💪
Muchas gracias por el video! Muy claro, en relación a cuántos datos (filas) en relación a las variables (columnas) se requieren, existe algún criterio para determinar la cantidad?
Gracias Lizbeth! Que buena pregunta, en cuanto al input, pues puede ser bastante grande. Para el output yo diria que hay que primero mirar cuantas columnas uno querria tener (ejemplo, si es para hacer plots, serian dos columnas), pero tambien viendo el tamano de los eigenvalues, uno puede ver cuando empiezan a ser lo suficientemente pequenos, y ahi parar de añadir columnas.
@@serrano.academyenespanol3099 muchas gracias por tu respuesta, has escuchado sobre el marco estadístico basado en matrices (Matrix-based statistical framework) que según he leído complementaria el PCA. Espero que puedas hacer un video sobre ello. Muchas gracias!
Excelente explicación, será posible ejemplos utilizando este análisis para datos ambientales ?
Muchas gracias! Si, ha sido usado para estudios ambientales, aca hay un ejemplo. iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/227/6/062013
Que excelente video
Genio!!!!!!!!!!!!! increible
oiga señor porque dejo de subir vídeos es bastante god como explica la materia u.u
Explicastes muy entendible en libros está más complicado entender
!!!Qué maestro !!!!
Excelente video
Fascinante!!!
Que pro, gracias amigo. Una pregunta, en qué programa se puede hacer esas gráficas y animaciones? Es muy didáctico.
Gracias Alex! Yo las hago en keynote. Hay un software que se llama manim, muy bueno para eso tambien. Saludos!
qbuena explicacion
videazo!
Podria hacer un video explicando como hace R el analisis de componentes principales, porfavor
Wow, ni mi profe con 3 doctorados lo explica tan bien :o
Como Podria implentar o mas seguir con videos asi pero con el paso a paso en excel para la creacion o la transforamciòn de datos de una muestra con cientos de datos.
Increible
👌 excelente
Maquina!
Increíble
Luis sería interesante que tuvieras una cuenta de Patreon. Para apoyarte para que continúes haciendo videos como este.
Gracias por tu apoyo Francisco! Si tengo planeado poner uno. Aca seguire poniendo videos en espanol, pero mientras tanto, si quieres ver otros en ingles, ve a esta pagina: serrano.academy, o al canal: th-cam.com/users/LuisSerrano.
Aun no entiendo cómo llegó al resultado del minuto 22, he buscado más información y miré el video recomendado y sigo sin comprender.
capo luis
Y esto pa que es???? Help!!!