Técnicas de reducción de dimensionalidad

Las técnicas de reducción de dimensionalidad son métodos empleados para simplificar conjuntos de datos al disminuir el número de variables o características que los describen.

El objetivo principal es conservar la mayor cantidad de información útil posible mientras se elimina el ruido o redundancia en los datos.

En machine learning, estas técnicas son fundamentales para mejorar el rendimiento de los modelos, reducir el tiempo de procesamiento y mitigar problemas como el sobreajuste.

Entre los métodos más usados están el análisis de componentes principales (PCA), la descomposición de valores singulares (SVD) y los métodos basados en selección y extracción de características.

Estas técnicas son esenciales cuando se trabaja con datos de alta dimensionalidad, como aquellos que se encuentran en imágenes, texto o datos genómicos.