Qual técnica pode ser usada para reduzir a dimensionalidade dos dados ?

Uma técnica comum para reduzir a dimensionalidade dos dados é a Análise de Componentes Principais (PCA - Principal Component Analysis). O PCA transforma um conjunto de variáveis possivelmente correlacionadas em um conjunto de variáveis não correlacionadas, chamadas de componentes principais, mantendo a maior parte da variabilidade dos dados. Outras técnicas incluem t-SNE e UMAP, que também são utilizadas para visualização e redução de dimensionalidade.