降低資料維度意思

降低資料維度（Dimensionality Reduction）是指從高維度的數據集中提取出較低維度的數據表示的過程。在許多情況下，數據集可能包含大量的特徵（維度），這可能會導致數據過於複雜，難以處理和分析。降低資料維度可以減少數據的複雜性，使得數據更容易理解和分析，同時也可以減少數據的冗餘，提高數據的質量。

降低資料維度的方法可以分為兩類：

feature selection (特徵選擇)：從原始的特徵集中選擇一個子集，這些特徵能夠最大程度地保持數據的信息量。特徵選擇可以通過相關性分析、互信息、Lasso regression等方法來實現。
feature extraction (特徵萃取)：從原始數據中構造新的特徵，這些特徵通常是在低維空間中，並且能夠保持原始數據的大部分信息。特徵萃取的方法包括 PCA (Principal Component Analysis, 主成分分析)、ICA (Independent Component Analysis, 獨立成分分析)、Autoencoders (自編碼器) 等。

降低資料維度的應用非常廣泛，包括但不限於數據壓縮、數據可視化、機器學習模型預處理、提高模型訓練速度和精度等。