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reduction-dimension

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Análisis exploratorio y aplicación de PCA en datos de calidad de vinos. Se aplicó PCA para identificar relaciones entre variables, reducir la complejidad de 13 → 9 componentes, reteniendo >95% de varianza y mejorar la visualización de clusters. Incluye heatmaps, boxplots, análisis de varianza y comparación de clustering original vs. PCA

  • Updated Apr 21, 2026
  • Jupyter Notebook

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