维度诅咒可以被驯服！学习如何使用Python和Scikit-Learn进行处理。
在小说《平面国》中，生活在二维世界中的角色们在遇到一个三维存在时感到困惑和无法理解。我用这个比喻来说明在机器学习中处理涉及数千甚至数百万维度（即特征）的问题时出现类似的现象：会发生令人惊讶的现象，对我们的机器学习模型产生灾难性影响。
我相信您至少有一次对现代机器学习问题中所涉及的巨大数量的特征感到震惊。每个数据科学从业者，早晚都会面临这个挑战。本文将探讨最常用的降维算法的理论基础和Python实现：主成分分析（PCA）。
为什么我们需要减少特征数量？
现今，涉及数千甚至数百万特征的数据集是常见的。向数据集添加新特征可以带来有价值的信息，但它们会减慢训练过程，使寻找有效模式和解决方案变得更加困难。在数据科学中，这被称为维度诅咒，它经常导致数据的倾斜解释和不精确的预测。
像我们这样的机器学习从业者可以从以下事实中受益，即特征数量可以被大幅减少。例如，考虑一张图片：边缘附近的像素经常不携带任何有价值的信息。然而，在ML问题中安全地减少特征数量的技巧并不简单，需要我们在本文中进行解释。
我将介绍的工具不仅可以简化计算工作量并提高预测准确性，而且还可以作为图形化可视化高维数据的工具。因此，它们对于传达您的见解至关重要…