Informações perdidas na redução de dimensionalidade TSNE

Olá José.

Primeiro, "dá para ter alguma ideia sobre o que foi perdido?", o que foi perdido foi a informação das reais "distancias" entre os pontos, é como se quando você usasse um algoritmos de redução você escolhesse um ponto de vista. Dessa maneira algo que pode parecer próximo por esse ponto de vista pode não realmente estar perto.

Segundo, "é possível de alguma forma melhorar a interpretação do gráfico gerado ?", na verdade não, já que essa uma característica de todos os algorítimos de redução, então perderemos informações. Por isso recorremos a outras técnicas para conseguir decidir quantos grupos devemos utilizar como por exemplo o "elbow method", ou "método do cotovelo".

Sua duvida é pertinente e conceitual, então se não ficou claro com a minha explicação pode me avisar que procurou outra maneira de explicar.

Bons Estudos e parabéns pelo seu interesse por se aprofundar nos assuntos.