Descripción: La alta dimensionalidad se refiere a conjuntos de datos con un gran número de características o variables. Este fenómeno es común en diversas áreas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, donde los datos pueden contener cientos o miles de dimensiones. La alta dimensionalidad presenta desafíos únicos, como la maldición de la dimensionalidad, que se refiere a la dificultad de analizar y visualizar datos en espacios de alta dimensión. A medida que el número de dimensiones aumenta, la cantidad de datos necesarios para obtener resultados significativos también crece exponencialmente. Esto puede llevar a problemas de sobreajuste, donde un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien a nuevos datos. Además, la alta dimensionalidad puede complicar la interpretación de los resultados, ya que las relaciones entre las variables pueden volverse menos claras. Sin embargo, también ofrece oportunidades, ya que permite capturar patrones complejos y sutiles que no serían evidentes en espacios de menor dimensión. Por lo tanto, la alta dimensionalidad es un concepto crucial en el campo de la ciencia de datos, donde se busca analizar y modelar de manera efectiva conjuntos de datos complejos.
