Descripción: El Eigenmap Laplaciano es una técnica de reducción de dimensionalidad que se basa en el análisis espectral de la matriz laplaciana de un grafo. Su objetivo principal es representar datos de alta dimensión en un espacio de menor dimensión, preservando la estructura local de los datos. Esta técnica se fundamenta en la idea de que los datos pueden ser representados como un grafo, donde los nodos son puntos de datos y las aristas representan similitudes o relaciones entre ellos. Al calcular los valores propios y vectores propios de la matriz laplaciana, se pueden identificar las direcciones en las que los datos varían más, lo que permite una representación más compacta y significativa. El Eigenmap Laplaciano es especialmente útil en contextos donde la estructura de los datos es no lineal, ya que puede capturar relaciones complejas que otras técnicas de reducción de dimensionalidad, como el Análisis de Componentes Principales (PCA), podrían pasar por alto. Esta técnica no solo facilita la visualización de datos complejos, sino que también mejora el rendimiento de algoritmos de aprendizaje automático al reducir el ruido y la redundancia en los datos, lo que es crucial en tareas como la detección de anomalías, donde se busca identificar patrones inusuales en grandes conjuntos de datos.
