A O PCA é um método não supervisionado usado exclusivamente para classificar amostras em categorias previamente conhecidas.
B O t-SNE e o UMAP realizam clustering diretamente, separando amostras em grupos fixos sem necessidade de algoritmos adicionais.
C Métodos de redução de dimensionalidade, como PCA, t-SNE e UMAP, auxiliam na visualização e na identificação de padrões em grandes conjuntos de dados biológicos, reduzindo a complexidade dos dados sem descartar informações essenciais.
D A redução de dimensionalidade é necessária apenas quando o número de amostras é muito maior que o número de variáveis, tornando-a irrelevante na maioria das análises de expressão gênica.
E A aplicação de aprendizado de máquina na Bioinformática dispensa a necessidade de técnicas de redução de dimensionalidade, pois os modelos modernos lidam eficientemente com dados de alta dimensionalidade sem perda de desempenho.