データセットの次元を削減し、データの可視化や理解を妨げるノイズを取り除く手法は何でしょうか？

PCA（主成分分析）は、データを低次元の空間に射影することで次元を削減する手法です。この手法は、データ内の変動の大部分を説明する方向を見つけ出し、データの可視化や解析を容易にします。他の選択肢t-SNEやLDAも次元削減に使われることがありますが、CNNは主に畳み込みニューラルネットワークの略語であり、画像認識などに用いられます。