Đâu KHÔNG phải là thuật toán dùng để thu giảm số chiều dữ liệu? 

Câu hỏi yêu cầu tìm thuật toán KHÔNG dùng để giảm chiều dữ liệu. * **UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projections):** Là một thuật toán giảm chiều phi tuyến tính mạnh mẽ, thường được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu nhiều chiều. * **LDA (Linear Discriminant Analysis):** Là một thuật toán giảm chiều tuyến tính, chủ yếu được sử dụng trong các bài toán phân loại để tìm các đặc trưng phân biệt tốt nhất giữa các lớp. * **t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding):** Là một thuật toán giảm chiều phi tuyến tính, đặc biệt hữu ích cho việc trực quan hóa dữ liệu nhiều chiều trong không gian hai hoặc ba chiều. * **PLA (Perceptron Learning Algorithm):** Là một thuật toán học máy tuyến tính được sử dụng để phân loại nhị phân. Nó không phải là một thuật toán giảm chiều dữ liệu. Vậy, PLA không phải là thuật toán giảm chiều dữ liệu, trong khi UMAP, LDA và t-SNE đều là các thuật toán giảm chiều dữ liệu.