什麼是降維
降維是一種無監督學習問題，通過數據壓縮，能加快我們的學習算法。
如果我們收集的數據集，有許多特徵時，會需要降維
2維降1維
假設我們未知兩個的特徵：:長度：用釐米表示；
：是用英寸表示同一物體的長度。
降維後新的座標軸爲
3維降2維
這樣的處理過程可以被用於把任何維度的數據降到任何想要的維度，例如將1000維的特徵降至100維。
1個典型例子
舉個例子，一個城市對應了很多特徵，可能有50多種，將每個特徵都畫在座標系不太現實
應用數據壓縮，將50種特徵壓縮到2種，如下圖
