降维是机器学习中常用的技术，它可以帮助我们减少数据的维度，从而简化模型，提高效率。以下是一些关于降维的常见方法和应用。
降维方法
主成分分析 (PCA) PCA是一种统计方法，通过保留数据的主要特征，来降低数据的维度。
线性判别分析 (LDA) LDA是一种将数据投影到低维空间的方法，使得不同类别的数据点在投影后的空间中尽可能分开。
自编码器 自编码器是一种神经网络，可以用来学习数据的低维表示。
应用场景
数据可视化 降维可以帮助我们将高维数据可视化，更好地理解数据之间的关系。
特征选择 降维可以帮助我们选择最重要的特征，从而提高模型的性能。
模型压缩 通过降维，我们可以减少模型的参数数量，从而提高模型的效率。
扩展阅读
想要了解更多关于降维的知识，可以阅读以下内容：
PCA示意图