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Análisis Multivariado en Minería
Publicado por admin_metricarts
el Lunes 3 de Diciembre de 2012
1 comentario

El análisis multivariado se utiliza para analizar la interdependencia existente entre un grupo de variables relacionadas indirectamente entre si y una variable objetivo importante en algún proceso. Dado la complejidad del proceso minero el análisis multivariado es esencial para poder establecer la mejor relación costo-beneficio del proceso en función de las variables involucradas, donde se pueden mencionar las leyes de elementos químicos, las propiedades de las rocas e incluso la forma en que se encuentra el mineral. Generalmente esta herramienta se utiliza en etapas previas a la construcción de modelos predictivos.

Los algoritmos más utilizados dentro de este campo son:

  • Agrupamiento es un método que permite dividir las muestras en grupos que presenten similitudes en términos multivariados. Los criterios de agrupamiento son: 1) maximizar la similitud entre muestras de un mismo grupo; 2) minimizar la similitud entre muestras de grupos distintos.
  • Reducción de variables. Con frecuencia en los diversos procesos nos encontramos con grandes cantidades de variables, las que podrían ser demasiadas para construir un modelo estadístico suficientemente simple que evite el uso de variables redundantes. La mayoría de estas técnicas transforman las variables originales, generalmente correlacionadas, en variables no correlacionadas como es el análisis de componentes principales (PCA).

 

Artículo escrito por Cristian Jara. Cristian es Ingeniero Senior de Metric Arts Minería, y sus áreas de experiencia incluyen análisis geo metalúrgico y minería de datos.

Un comentario sobre “Análisis Multivariado en Minería

  1. Patricio Cofre dice:

    Muy interesante tema Cristian. Para revisar el uso de PCA en inteligencia artificial recomiendo el curso de Andrew Ng de Machine Learning en Coursera.

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