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La reducción de la dimensionalidad es la transformación de datos de alta dimensionalidad en una representación significativa de dimensionalidad reducida que corresponde a la dimensionalidad intrínseca de los datos. El número de variables o atributos de cualquier conjunto de datos afecta en gran medida a la agrupación de esos datos en particular. Estos atributos afectan directamente a las medidas de disimilitud o distancia, afectando así a la precisión de los datos. Por lo tanto, las técnicas de reducción de la dimensionalidad pueden mejorar definitivamente la agrupación. El clustering es una división de datos en grupos de objetos similares. Al representar los datos mediante un menor número de conglomerados, se pierden necesariamente ciertos detalles finos, pero se consigue una simplificación. Modela los datos por sus clusters.