t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) reduce datos de muchas dimensiones a solo dos o tres, priorizando conservar qué puntos estaban cerca entre sí en el espacio original, lo que la hace especialmente buena para visualizar agrupamientos naturales dentro de los datos.
Su principal limitación
A diferencia de PCA, las distancias entre grupos distintos en una visualización de t-SNE no son directamente interpretables de forma cuantitativa, y los resultados pueden variar considerablemente según los parámetros elegidos, por lo que se usa principalmente para exploración visual, no como transformación previa a otro modelo.