次元削減は、データサイエンスにおいて重要なタスクの一つで、数学的手法を用いてデータセットの次元数を削減することを目的としています。これにより冗長な情報が削減され、計算効率が向上し、モデルの性能も向上します。このプロセスはデータの本質的な構造を明らかにし、データの可視化を改善し、特徴選択やデータ圧縮において重要な役割を果たします。