¿Cuál es la diferencia exacta entre el análisis de componentes principales (ACP) y la regresión de componentes principales (RCP)? ¿Con qué tipo de conjuntos de datos se pueden utilizar estos métodos?
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El análisis de componentes principales es un método de reducción de datos que consiste en representar un gran número de variables mediante un número (mucho) menor, cada una de las cuales es una combinación lineal de las variables originales.
Uno de los resultados del PCA son las puntuaciones de los componentes principales. La regresión de componentes principales utiliza esas puntuaciones como variables independientes en una regresión.
