# Por qué falla PCA: La lógica oculta detrás de la reducción de dimensionalidad t-SNE

## Summary
Este artículo explora las limitaciones fundamentales del Análisis de Componentes Principales (PCA) en la visualización de datos de alta dimensionalidad e introduce el algoritmo Stochastic Neighbor Embedding (SNE) como una alternativa más robusta. Detalla la transición matemática de la maximización de la varianza global a la preservación de la estructura local utilizando probabilidades condicionales y la divergencia KL.

## Content
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Source: Kodawire (ES)