Análisis de Componentes Principales en Paralelo1.

Abstract

La computación paralela es una técnica de programación en la que muchas instrucciones se ejecutan simultáneamente. Se basa en el principio de que los problemas grandes se pueden dividir en partes m as pequeñas que pueden resolverse de forma paralela. En los últimos años el interés en ella ha aumentado y se ha convertido en el paradigma dominante en la arquitectura de computadores, principalmente en los procesadores multinúcleo. Por otro lado, el Análisis de Componentes Principales (ACP) es una técnica multivariable utilizada para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos cuantitativos. Su objetivo es extraer la información importante de una tabla de datos y representarla mediante nuevas variables ortogonales, llamadas componentes principales, a fin de hallar la relación entre las variables originales y los individuos en estudio. En este proyecto se desarrolla una implementación mediante computación paralela para realizar el ACP a tablas de datos de gran tamaño. __________________________________________________________________ Abstract Parallel computing is a programming technique in which many instructions are executed simultaneously. Is based on the principle that large problems can be divided into smaller parts which can be addressed in parallel. In recent years the interest in it has increased and has become the dominant paradigm in computer architecture, especially in multi-core processors. On the other hand, Principal Component Analysis (PCA) is a multivariate technique used to reduce the dimensionality of a set of quantitative data. Aims to extract the important information in the table and represent data using new orthogonal variables called principal components, in order to nd the relationship between the original variables and the studied specimens. This project will develop an implementation by computation parallel for the ACP tables large data size.