数据降维在机器学习中的作用是什么？
2023-06-15 阅读 134
数据降维在机器学习中的作用是减少数据的维度，从而降低数据量和复杂度，提高模型的效率和准确性。在实际应用中，往往会遇到高维数据的问题，这时候我们需要对数据进行降维，以便更好地处理和分析数据。常用的降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。通过降维，我们可以减少模型的复杂度和计算量，同时也可以避免维度灾难（curse of dimensionality）的问题，从而提高模型的泛化性能和预测能力。
更新于 2023年06月18日
