1: Reducción de la dimensionalidad: Presenta el concepto y la necesidad de reducir la complejidad de los datos de alta dimensión en robótica.

2: Análisis de componentes principales: Analiza el PCA como una técnica lineal clave para la extracción de características y la compresión de datos.

3: Reducción de la dimensionalidad no lineal: Explora técnicas no lineales para capturar estructuras de datos complejas en robótica.

4: Eigenface: Abarca el uso de eigenfaces para el reconocimiento facial en robótica, demostrando una aplicación real de la reducción de la dimensionalidad.

5: Funciones ortogonales empíricas: Describe un método para representar datos de una manera que captura características importantes para los sistemas robóticos.

6: Incorporación semidefinida: Presenta esta técnica para preservar las relaciones de datos mientras se reduce la dimensionalidad, mejorando el procesamiento de datos robóticos.

7: Análisis discriminante lineal: Explica cómo el LDA ayuda en las tareas de clasificación al centrarse en la separabilidad de clases en datos reducidos.

8: Factorización de matriz no negativa: describe cómo la NMF ayuda a extraer representaciones basadas en partes de los datos, en particular para la robótica.

9: Análisis de componentes principales de kernel: amplía el PCA con métodos de kernel para manejar datos no lineales, cruciales para los sistemas robóticos que trabajan con entradas complejas.

10: Shogun (caja de herramientas): destaca la caja de herramientas de aprendizaje automático Shogun, que incluye métodos de reducción de dimensionalidad para aplicaciones robóticas.

11: Agrupamiento espectral: cubre esta técnica para agrupar datos de alta dimensión, una tarea esencial en la percepción y comprensión robótica.

12: Isomap: analiza Isomap, un método para la reducción de dimensionalidad no lineal, y su impacto en la mejora de los modelos robóticos.

13: Regresión de componentes principales: vincula el PCA con la regresión para reducir la dimensionalidad de los datos y mejorar los modelos predictivos en robótica.

14: Aprendizaje de subespacios multilineales: presenta este método avanzado para manejar datos multidimensionales, lo que mejora el rendimiento del robot.

15: Mlpy: detalla la biblioteca de aprendizaje automático Mlpy y muestra herramientas para la reducción de la dimensionalidad en sistemas robóticos.

16: Mapa de difusión: se centra en la técnica del mapa de difusión para la reducción de la dimensionalidad y su aplicación a la robótica.

17: Aprendizaje de características: explora el concepto de aprendizaje de características y su importancia para mejorar la interpretación de datos de los sistemas robóticos.

18: Filtro adaptativo de núcleo: analiza esta técnica de filtrado para adaptar modelos a datos dinámicos, lo que mejora la toma de decisiones robótica en tiempo real.

19: Proyección aleatoria: ofrece información sobre cómo las técnicas de proyección aleatoria pueden acelerar la reducción de la dimensionalidad para grandes conjuntos de datos en robótica.

20: Ingeniería de características: presenta el proceso de diseño de características que ayudan a los robots a comprender e interactuar con sus entornos de manera más eficaz.

21: Distribución normal multivariante: concluye con una exploración de esta herramienta estadística utilizada en robótica para manejar la incertidumbre y el modelado de datos.