什么是降维？ -技术百科的定义

定义-降维是什么意思？

降维是机器学习和统计中的一系列技术，目的是减少要考虑的随机变量的数量。 它涉及特征选择和特征提取。 降维功能使机器学习算法的数据分析变得更加轻松快捷，而无需处理多余的变量，从而使机器学习算法又变得更快，更简单。

技术百科解释了降维

降维尝试减少数据中随机变量的数量。 通常使用K近邻方法。 降维技术分为两大类：特征选择和特征提取。

特征选择技术查找多维数据集的较小子集以创建数据模型。 特征集的主要策略是过滤器，包装器（使用预测模型）和嵌入式策略，它们在构建模型时执行特征选择。

特征提取涉及将高维数据转换为较少维的空间。 方法包括主成分分析，核PCA，基于图的核PCA，线性判别分析和广义判别分析。