降维是机器学习领域使用的一种技术，旨在减少给定数据集中使用的特征数量。当数据太复杂而无法理解其原始形式，或者特征数量对于所使用的应用程序而言太大时，通常会使用此技术。降维可用于从数据集中删除不相关或冗余的特征，或减少数据集中噪声（不重要或随机值）的影响。
使用降维的主要目标是最大限度地减少系统需要做出的决策数量，同时仍然尽可能接近原始数据集。当处理大型数据集时，这可能是一种有用的技术，而处理大型数据集的计算成本可能很高。
降维的一种常见替代方法是特征选择，它旨在仅识别对当前问题重要的特征。特征选择消除了对过程结果似乎不重要的特征；这种方法可以将具有许多特征的数据集缩减为更小的数据集，而不会降低原始数据集的准确性或有效性。
当数据是高维时，降维也很有用。高维是指具有三个以上维度的数据集。通过减少数据集的维度，可以在不牺牲太多准确性的情况下消除不必要的数据，从而允许数据集和基于其构建的模型使用更少的计算时间和内存。
降维还可用于识别数据集中特征之间潜在有意义的关系。该技术可以通过将相关特征组合成一个特征，或者将特征重新编码为更少的类别来发挥作用。通过以这种方式使用降维，基于新的、更小的数据集构建的模型可以更好地识别更多特征可能不明显的模式和行为。
总体而言，降维是机器学习中的强大工具，有助于提高准确性、减少计算时间和内存消耗，并识别数据中有意义的关系。
