Para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados enquanto preserva a variância das características originais, a técnica mais comumente utilizada é a Análise de Componentes Principais (PCA). Vamos analisar as alternativas: a) Regressão Linear - Essa técnica é usada para modelar a relação entre variáveis, mas não é uma técnica de redução de dimensionalidade. b) K-Means Clustering - É um método de agrupamento, não uma técnica de redução de dimensionalidade. c) Análise de Componentes Principais (PCA) - Esta é a técnica correta, pois PCA transforma os dados em um novo conjunto de variáveis (componentes principais) que retêm a maior parte da variância dos dados originais. d) Decision Trees - Árvores de decisão são usadas para classificação e regressão, mas não para redução de dimensionalidade. Portanto, a alternativa correta é: c) Análise de Componentes Principais (PCA).