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Réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE, UMAP)

La réduction de dimensionnalité est un ensemble de techniques destinées à projeter des données de haute dimension dans un espace de plus faible dimension tout en conservant au maximum la structure pertinente de l’information. Cela permet d’améliorer l’interprétabilité, de visualiser les données ou de réduire les coûts de calcul en machine learning.