Redução de Dimensionalidade (PCA)
A redução de dimensionalidade é um processo importante no aprendizado de máquina, especialmente quando lidamos com conjuntos de dados de alta dimensionalidade. A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica comum para reduzir a dimensionalidade dos dados, identificando as direções (componentes principais) que maximizam a variância nos dados. A PCA ajuda a simplificar os dados, preservando as características mais importantes e facilitando tarefas como visualização e classificação.