En este trabajo se aborda el problema de la reducción de la dimensión de conjuntos de datos con mixtura de variables cualitativas y cuantitativas. Con este objetivo se describe el método PCAMIX como una unión de análisis de componentes principales (ACP) y análisis de correspondencia múltiple (ACM), pudiendo tener variables cualitativas y cuantitativas y aplicar un solo método para analizarlas. En el primer capítulo se explica con detalle teóricamente este método y su aplicación a un conjunto de datos, el procedimiento original propuesto por Kiers, una reformulación de ese procedimiento a través de una Descomposición en Valores Singulares (DVS) y la rotación varimax en este método. A continuación, en el segundo capítulo se incluye la descripción de la implementación del algoritmo en R-Programm. Se recoge un breve manual del paquete PCAmix y sus funciones asociadas, incluyendo una ilustración de todas estas funciones aplicadas a un conjunto de datos.In this project the problem of the reduction of the dimension of data sets with
mixture of qualitative and quantitative variables is addressed. With this objective, the PCAMIX method as a union of principal component analysis (PCA) and multiple correspondence analysis (MCA), and may have qualitative and quantitative variables and apply a single method to analyze them. In the first chapter this method and its application to a data set is explained in detail, the original procedure proposed by Kiers [6], a reformulation of that procedure
through a Decomposition in Singular Values (DSV) and the varimax rotation in this method. Next, the description of the implementation of the algorithm in R-Programm is included in the second chapter. A brief manual of the PCAmix package and its associated functions is collected, including an illustration of all these functions applied to a data set.Universidad de Sevilla. Grado en Matemática
