如何通过Python实现数据降维的预处理方法？

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数据为何要降维？数据降维可以降低模型计算量，减少模型运行时间，降低噪声变量对模型结果的影响，便于通过可视化方式展示降维后的维度信息，减少数据存储空间。

数据为何要降维

数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。

数据降维有两种方式：特征选择，维度转换

特征选择

特征选择指根据一定的规则和经验，直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程，用选择的特征代替所有特征，不改变原有特征，也不产生新的特征值。

特征选择的降维方式好处是可以保留原有维度特征的基础上进行降维，既能满足后续数据处理和建模需求，又能保留维度原本的业务含义，以便于业务理解和应用。对于业务分析性的应用而言，模型的可理解性和可用性很多时候要有限于模型本身的准确率、效率等技术指标。例如，决策树得到的特征规则，可以作为选择用户样本的基础条件，而这些特征规则便是基于输入的维度产生。

维度转换

这个是按照一定数学变换方法，把给定的一组相关变量（维度）通过数学模型将高纬度空间的数据点映射到低纬度空间中，然后利用映射后变量的特征来表示原有变量的总体特征。