1、为什么要使用降维？
如果拿特征选择后的数据直接进行模型的训练，由于数据的特征矩阵维度大，会存在数据难以理解、计算量增大、训练时间过长等问题
2、什么是降维？
降维是指把原始高维空间的特征投影到低维度的空间，进行特征的重组，以减少数据的维度。降维与特征最大的不同在于，特征选择是进行特征的剔除、删减，而降维是做特征的重组构成新的特征，原始特征全部“消失”了，性质发生了根本的变化。
3、常见的降维方法有那些？：
1）主成分分析法（PCA）
PCA是最常见的一种线性降维方法，其要尽可能在减少信息损失的前提下，将高维空间的数据映射到低维空间中表示，同时在低维空间中要最大程度上的保留原数据的特点。主成分分析法本质上是一种无监督的方法，不用考虑数据的类标，它的基本步骤大致如下：
（a）数据中心化（每个特征维度减去相应的均值）
（b）计算协方差矩阵以及它的特征值和特征向量
（c）将特征值从大到小排序并保留最上边的N个特征
（d）将高维数据转换到上述N个特征向量构成的新的空间中
2）线性判别分析法（LDA）
LDA也是一种比较常见的线性降维方法，但不同于 PCA 的是，它是一种有监督的算法，也就是说它数据集的每个样本会有一个输出类标。线性判别算法的核心思想是，在把数据投影到低维空间后，希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别数据的类别中心之间的距离尽可能的远。也就是说 LDA 是想让降维后的数据点尽可能地被区分开