O problema da alta dimensionalidade, comum em modelos de Aprendizado de Máquina, pode ser tratado com técnicas de redução de dimensionalidade. Sobre esse assunto, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) A redução de dimensionalidade tem como principal objetivo escolher dados apenas do espaço bidimensional.
( ) As técnicas de agregação são aplicadas para descartar parte dos atributos originais por meio da criação de grupos de atributos.
( ) A técnica de Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis) permite eliminar redundâncias geradas pela alta correlação entre as variáveis originais.
As afirmativas são, respectivamente,