Selección de dimensionalidad en análisis de componentes principales utilizando modelos bayesianos - Henao, Ricardo; Rivera, Jorge Hernándo (Scientia et Technica, 2005)
El gran inconveniente del análisis de componentes principales (PCA) es la correct elección del número componentes que deben ser retenidas, debido a esto, en este artículo se presenta un análisis experimental de varias técnicas de selección de dimensionalidad automáticas para PCA, basadas en dos variantes denominadas Análisis de Componentes Principales Probabilístico (PPCA) y nálisis Variacional de Componentes Principales (VPCA). Los métodos de empleados en este trabajo están fundamentados en la selección bayesiana del modelo y los criterios de información. En los resultados obtenidos, el método que aplica Laplace obtiene mejores resultados globales con un costo computacional satisfactorio.