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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| 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 |
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Aplicación de Análisis de Componentes Principales (PCA) y K-Means para la Clasificación de Unidades Estratigráficas en Muestras Geoquímica del Volcán MistiApplication of Principal Component Analysis (PCA) and K-Means for Stratigraphic Unit Classification in Geochemical Samples from the Misti VolcanoNina-Palacios , Mary LuzTumi-Figueroa, Ernesto NayerTicona-Salluca, HugoNina-Palacios , Mary LuzTumi-Figueroa, Ernesto NayerTicona-Salluca, HugoMisti VolcanoPCAK-MeansGeochemistryStratigraphic UnitsVolcán MistiPCAK-MeansGeoquímicaUnidades EstratigráficasEste 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.This study presents a comprehensive analysis of the Pacheco stage tephra deposits from Misti Volcano, Arequipa, Peru, using dimensionality reduction techniques through Principal Component Analysis (PCA) and clustering via K-Means. Geochemical samples collected between 2015 and 2023 were analyzed, focusing on major and trace elements such as Ti, Fe, MgO, and SiO₂. PCA allowed for dimensionality reduction, revealing that the first two principal components explained 34.27% of the total variance, with variables such as Ti and Fe having the most significant influence. Subsequently, the K-Means algorithm identified four geochemically differentiated clusters, which were compared with known stratigraphic units, showing a notable correlation with units such as Ponche Gris and La Rosada. The results suggest that these clusters reflect variations in magmatic processes and eruptive phases, offering new insights into the geochemical evolution of Misti Volcano. Future work could include isotopic analysis and the integration of deep learning techniques to enhance the understanding of magmatic sources and their influence on volcanic stratigraphy. UNAMBA2024-10-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo revisado por paresapplication/pdfhttps://revistas.unamba.edu.pe/index.php/riqchary/article/view/12710.57166/riqchary.v6.n2.2024.124C&T Riqchary Revista de investigación en ciencia y tecnología; Vol. 6 Núm. 2 (2024): Regresión; 14-20C&T Riqchary Science and technology research magazine; Vol. 6 No. 2 (2024): Regresion; 14-202810-81242706-543X10.57166/riqchary/V6.n2.2024reponame:UNMB-Riqcharyinstname:Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímacinstacron:UNMBspahttps://revistas.unamba.edu.pe/index.php/riqchary/article/view/127/165Derechos de autor 2024 C&T Riqchary Revista de investigación en ciencia y tecnologíahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.unamba.edu.pe:article/1272025-03-03T02:42:03Z |
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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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