Python数据降维方式汇总 介绍 数据降维是指将高维数据转换为低维数据的过程。在现实生活中，我们经常面临着高维数据的分析和处理问题。例如，在机器学习和数据挖掘中，高维数据的处理是非常常见的。 数据降维的目的是减少特征的数量，同时保留数据中的重要信息。通过降维，我们可以简化数据分析的过程，并提高模型的运行效率。本文将介绍一些常见的数据降维方式，并通过Python代码示例进行演示。 主要方法 主成分分析（PCA） 主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维方法。它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，新的坐标系由一组相互正交的主成分构成...