Dekomposisi data dan dimensionality reduction adalah proses memecah kumpulan data yang kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, lebih sederhana, dan lebih mudah dikelola. Proses ini penting dalam feature engineering untuk memastikan model memberikan atensi yang lebih kuat pada fitur-fitur yang dianggap penting.

Pada kelas kali ini, kita akan belajar teknik-teknik dekomposisi data dan dimensionality reduction khususnya untuk membuat visualisasi model 2 dimensi seperti KNN, K-Means, Radius Neighbors dan SVM.