Aplicación de Análisis de Componentes Principales (PCA) y K-Means para la Clasificación de Unidades Estratigráficas en Muestras Geoquímica del Volcán Misti

Descripción del Articulo

Este estudio presenta un análisis exhaustivo de los depósitos de tefra de la etapa Pacheco del volcán Misti, Arequipa, Perú, utilizando técnicas de reducción de dimensionalidad mediante Análisis de Componentes Principales (PCA) y agrupamiento mediante K-Means. Se analizaron muestras geoquímicas obte...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Nina-Palacios , Mary Luz, Tumi-Figueroa, Ernesto Nayer, Ticona-Salluca, Hugo
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac
Repositorio:UNMB-Riqchary
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:revistas.unamba.edu.pe:article/127
Enlace del recurso:https://revistas.unamba.edu.pe/index.php/riqchary/article/view/127
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Misti Volcano
PCA
K-Means
Geochemistry
Stratigraphic Units
Volcán Misti
Geoquímica
Unidades Estratigráficas
Descripción
Sumario:Este estudio presenta un análisis exhaustivo de los depósitos de tefra de la etapa Pacheco del volcán Misti, Arequipa, Perú, utilizando técnicas de reducción de dimensionalidad mediante Análisis de Componentes Principales (PCA) y agrupamiento mediante K-Means. Se analizaron muestras geoquímicas obtenidas entre 2015 y 2023, enfocándonos en elementos mayores y traza como Ti, Fe, MgO, y SiO₂. El PCA permitió reducir la dimensionalidad de los datos, revelando que los dos primeros componentes explican el 34.27% de la varianza total, destacando la influencia de variables como Ti y Fe. A continuación, el algoritmo K-Means identificó cuatro clusters geoquímicamente diferenciados, los cuales se compararon con las unidades estratigráficas conocidas, mostrando una correlación notable con unidades como Ponche Gris y La Rosada. Los resultados sugieren que estos clusters reflejan variaciones en los procesos magmáticos y fases eruptivas, ofreciendo nuevas perspectivas sobre la evolución geoquímica del volcán Misti. Futuros trabajos podrían incluir análisis isotópicos y la integración de técnicas de aprendizaje profundo para mejorar la comprensión de las fuentes magmáticas y su influencia en la estratigrafía volcánica.
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