Descripción: La reducción de atributos es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje no supervisado, la minería de datos y el preprocesamiento de datos. Consiste en disminuir el número de variables o características en un conjunto de datos, manteniendo la integridad y la relevancia de la información. Este proceso es crucial para mejorar la eficiencia de los algoritmos de aprendizaje automático, ya que un conjunto de datos con demasiados atributos puede llevar a problemas como el sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. Además, la reducción de atributos ayuda a simplificar los modelos, facilitando su interpretación y reduciendo el tiempo de procesamiento. Existen diversas técnicas para llevar a cabo esta reducción, que se pueden clasificar en métodos de selección de atributos, donde se eligen las características más relevantes, y métodos de extracción de atributos, que crean nuevas variables a partir de las originales. La reducción de atributos no solo optimiza el rendimiento de los modelos, sino que también puede revelar patrones ocultos en los datos, lo que resulta en una mejor comprensión de los fenómenos estudiados.
