En el ámbito de la ciencia de datos la reducción de dimensionalidad no consiste en borrar columnas sino en transformar la manera en que se representa la información para optimizar modelos y acelerar el análisis
Entre las técnicas fundamentales destacan pca o análisis de componentes principales para simplificar relaciones lineales t-sne para descubrir patrones no lineales umap que preserva la estructura global de los datos y autoencoders basados en redes neuronales que aprenden codificaciones más eficientes
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