Высокая размерность данных создает фундаментальную проблему — датасеты с сотнями и тысячами признаков плохо обучаются в моделях машинного обучения, плюс их невозможно визуализировать, что затрудняет понимание структуры данных, выявление паттернов и валидацию гипотез. Методы снижения размерности решают эту задачу, проецируя многомерные данные в пространство низкой размерности с сохранением важных характеристик исходного распределения. Однако не все…