Ao assistir o vídeo 2 - Redução de dimensionalidade da aula Clusterização por música fiquei com uma dúvida. Eu entendi a questão de reduzir a dimensionalidade para questões de visualização, já que fica difícil criar uma gráfico inteligível com mais de três dimensões, porém, para a criação do modelo de classificação em si não seria melhor utilizar todas as features, já que explicam melhor a variabilidade dos dados? Por exemplo, com seis componentes é obtida uma taxa de explicação de variabilidade de 66%, sem a redução de dimensionalidade não seria obtido um resultado melhor?
