Aplicando Análisis de Componentes Principales en la Composición de Alimentos para Rumiantes

Resumen

En el siguiente trabajo se presenta la aplicación del método de Análisis de Componentes Principales (PCA) empleado al análisis de variables cuantitativas para la reducción de dimensiones mediante la descomposición de la matriz de correlaciones en sus vectores propios y valores propios, aunque se pueden usar otros métodos de descomposición como SVD (Singular Value Decomposition). Esté método se aplica en los datos referentes a la composición nutricional de 150 alimentos o ingredientes para rumiantes, la composición de estos alimentos analizados en laboratorio conforma una tabla de 12 variables o columnas, de la cuales 8 son variables cuantitativas utilizadas en el análisis PCA, que representan los principales nutrientes necesarios para los rumiantes como son: porcentaje de Materia Seca, de Digestibilidad de Materia Seca, de Proteína Bruta, porcentaje de Proteína Degradable en el Rumen, de Fibra Detergente Neutro, porcentaje de Fibra, de Calcio, de Fósforo y, Energía Metabólica. Obteniendo como resultado la reducción de dimensión de la tabla de composición de alimentos e identificando cuatro ejes o componentes principales como factores importantes de nutrientes que inciden en la calidad de los alimentos para rumiantes.