一 . 降维

1. 为什么要降维

一个分类器，没有以分布在整个特征空间中的数据点进行训练，那么这个分类器在面对一个离前面遇到过的数据点位置很远的数据点时，将不知道如何去分类。但是，随着空间维度数的增加，需要填充空间的数据点会呈现指数级增长。当数据点增长超过一个最大值时，分类器的性能就会下降("性能"只是一个抽象描述，可具体化为很多方面)。所以需要寻找一个最优的维度数(特征数量)。这就是所谓的降维。一个分类器，没有以分布在整个特征空间中的数据点进行训