Para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados mantendo a variância original, a técnica mais apropriada é a Análise de Componentes Principais (PCA). O PCA transforma os dados em um novo conjunto de variáveis, chamadas de componentes principais, que são combinações lineares das variáveis originais e que retêm a maior parte da variância dos dados. Vamos analisar as alternativas: a) Regressão Linear - Não é uma técnica de redução de dimensionalidade, mas sim de modelagem. b) K-means - É um algoritmo de agrupamento, não de redução de dimensionalidade. c) Análise de Componentes Principais (PCA) - É a técnica correta para reduzir a dimensionalidade mantendo a variância. d) Árvores de Decisão - Também não é uma técnica de redução de dimensionalidade. Portanto, a resposta correta é: c) Análise de Componentes Principais (PCA).