Методы снижения размерности и визуализация многомерных данных

Задание основное:

1. Используя PCA на целевом датасете, требуется сократить количество измерений, таким образом, чтобы параметр `сumulative explained variance` выдавал не меньше 80%. Вывести получившееся значение.

2. Cравнить три метода (PCA, t-SNE, UMAP) на наборе данных согласно своему варианту: вывести сводные графики, время работы. Можно считать на подвыборке из 10000 семплов, по аналогии выше.

Дополнительное задание

Предлагается использовать быструю реализацию t-SNE метода [Multicore t-SNE]( https://github.com/DmitryUlyanov/Multicore-TSNE), привести сравнение по времени со `sklearn` реализацией.