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Apuntes

[Diapositiva 6] 2.2 Métodos de proyección no lineal  ¿Qué es la proyección no lineal? "Técnicas que preservan  relaciones complejas  (no lineales) al reducir dimensiones." Diferencia clave : Métodos Lineales : Solo captan patrones rectos. No lineales : Captan agrupaciones, curvaturas y estructuras ocultas. [Diapositiva 7] 2.2 Métodos de proyección no lineal  ¿Cuándo usarlos? Casos de uso : Visualizar  agrupaciones naturales  ( ej : células en biología). Explorar datos con  relaciones no lineales  ( ej : imágenes, texto). Preprocesamiento para  machine learning  (cuando PCA pierde información). Advertencia : Interpretabilidad ≠ Exactitud matemática: son herramientas  exploratorias . [Diapositiva 8] 2.2 Métodos de proyección no lineal Métodos Principales de Proyección No Lineal Método Ventajas Limitaciones Aplicación típica t-SNE - Captura clusters complejos - Ideal para visualización - Costo computacional alto - Sensible a  perplexity Biología, NLP UMAP - Escala mejor a grandes datos - Preserva estructura global - Hiperparámetros sensibles Genómica, imágenes Mapeo Sammon - Minimiza distorsión en distancias - Útil para preservar relaciones métricas - Lento en datos grandes - Se...