Hiperespacio de Características

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere al espacio multidimensional donde cada dimensión representa una característica o atributo relevante para el análisis de los datos.

Cada punto en este espacio es una representación matemática de una muestra, donde sus coordenadas corresponden a los valores de las características seleccionadas.

El término se utiliza comúnmente en el preprocesamiento y análisis de datos para describir cómo se organizan y manipulan las características de entrada para mejorar el rendimiento de los modelos.

Una de las metas principales en este contexto es encontrar una representación significativa en dicho espacio que facilite la separación o clasificación de las muestras según el problema a resolver.

La complejidad o cantidad de dimensiones puede llevar a desafíos computacionales como la "maldición de la dimensionalidad", lo que requiere técnicas como la reducción de dimensionalidad para optimizar los resultados.