Análisis de componentes principales utilizando python para identificar clúster asociados a muestras de cacao seco sano e infectado con monilia en Norte de Santander

El resultado del proyecto de investigación está asociado a data proveniente de la implementación de un sistema electrónico multisensorial o común mente denominado olfato electrónico. Mediante el uso de un sistema de adquisición de datos y software LabView se almacena la data de la concentración de volátiles asociados a muestras de cacao sano e infectado con monilia, aplicado en la fase o etapa de secado. Una vez adquirido los datos se procede a implementar   el software Python para el preprocesamiento y procesamiento de data, permitiendo al usuario por medio de un gráfico identificar el clúster asociados a cada clase, cacao sano o con monilia. Como método para aprendizaje de automático no supervisado, se implementa análisis de componentes principales PCA para el respectivo procesamiento. Los resultados obtenidos varían de acuerdo al método de preprocesado de datos, para el desarrollo se implementó un escalador robusto y preprocesado euclidiano, el cual presenta mejores resultados de agrupamiento de muestras por clase.