降维是通过获得一组主变量来减少考虑中的随机变量数量的过程。它可以分为特征选择和特征提取。特征选择选择原始特征的一个子集,而特征提取将数据转换到低维空间。目标是简化数据而不丢失重要信息,使其更容易分析和建模。