| Summary: | El análisis de componente principal (ACP) es una técnica estadística de análisis multivariable ampliamente utilizada para encontrar patrones de datos de alta dimensión. La ventaja fundamental de ACP es la reducción del número de dimensiones de los datos, sin que exista mucha pérdida de información. En este artículo se hace una descripción de esta transformación matemática, y se presentan dos aplicaciones en el área de los sistemas eléctricos de potencia.
ABSTRACT
A common method from statistics for analyzing data is principal component analysis (PCA). The purpose of PCA is to identify the dependence structure behind a multivariable stochastic observation in order to obtain a compact description of it. The paper describes the mathematical fundamentals of PCA and two applications in power system area.
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