降维是指将高维的数据转化为低维空间的过程。在机器学习和数据分析中，降维是一种常用的数据预处理技术，旨在减少数据的维度，去除冗余信息，提取主要特征，以便更好地理解和分析数据。降维可以通过特征选择和特征提取来实现。特征选择是指选择与目标变量相关性较高的特征，而特征提取则是通过数学变换将原始特征转化为一组新的特征，新特征能够保留原始数据的主要信息。降维可以在保持数据相对完整性的前提下，减少数据的维度，并有助于提高机器学习算法的效果、减少计算复杂度和数据存储需求。
