Prereqs: LA-07/08/09/10, Prob-06.
- Centra los datos, calcula la covariance matrix, saca eigenvectors/values (o usa SVD).
- Proyecta a 2D y grafica; reporta explained variance ratio.
- Aplícalo a un dataset real (p. ej. dígitos) y visualiza los clusters.
Proyecto 3 — PCA desde cero
Proyecto integrador para conectar matemáticas e implementación.