Descripción: Los Mapas Eigen de Laplaciano son una técnica de reducción de dimensionalidad que utiliza los eigenvectores de la matriz laplaciana para representar datos en un espacio de menor dimensión. Esta técnica se basa en la teoría espectral de grafos y se utiliza para capturar la estructura intrínseca de los datos, permitiendo una representación más compacta y significativa. Al aplicar esta técnica, se busca preservar las relaciones locales entre los puntos de datos, lo que resulta en una representación que refleja mejor la geometría subyacente del conjunto de datos. Los Mapas Eigen de Laplaciano son especialmente útiles en contextos donde los datos tienen una estructura no lineal, ya que pueden revelar patrones y agrupaciones que no serían evidentes en un espacio de alta dimensión. Esta técnica se ha integrado en diversos modelos de aprendizaje automático y se ha utilizado en aplicaciones como la clasificación y la visualización de datos complejos, facilitando la exploración y el análisis de grandes volúmenes de información.
