É fundamental entender a diferença entre seleção de características e extração de características antes de aprofundarmos sobre as técnicas de redução de dimensionalidade.
Na seleção de características, você escolhe um subconjunto das características originais com base em algum critério (como relevância para a tarefa de aprendizado de máquina).
Na extração de características, você cria novas características que são combinações lineares das características originais. Em outras palavras é como se aplicasse uma compressão de atributos.
Existem várias técnicas para reduzir a dimensionalidade de uma base de dados, dentre elas as principais são: