La reducción dimensional engloba un conjunto de técnicas que transforman datos con muchas variables en una representación más sencilla, intentando conservar la información realmente importante. Su objetivo no es comprimir por comprimir, sino eliminar el ruido y las redundancias para facilitar el análisis, la visualización y el aprendizaje de modelos.
Reducir dimensiones es como reducir un cuento a su moraleja: inevitablemente se pierden detalles, pero permanece la idea esencial. Métodos como PCA, t-SNE, UMAP o los autoencoders siguen filosofías distintas, pero todos persiguen el mismo objetivo: representar la realidad con menos dimensiones sin perder aquello que realmente importa.
Enlaces: Unsupervised Dimensionality Reduction, La mirada bizantina