降維

降維喺統計學同機械學習上係指減少手上考慮嘅隨機變數嘅數量嘅過程。常見嘅方法有主成份分析。

主成份分析 

主成份分析係一種常用嚟判斷「邊個變數重要啲」嘅統計分析方法。想像而家又有一柞個案，每個個案喺兩個變數上都有其數值，跟住可以畫兩條線，兩條線分別都可以用一條包含  同  嘅算式表達，當中由圖當中可以清楚睇到，長箭咀嗰條線成功噉捕捉更多嘅變異數－亦即係話長箭咀嗰條線所代表嗰個「成份」比較能夠用嚟分辨啲個案，所以比較「重要」。

舉個例說明，假想有柞新數據，啲個案係一隻隻動物，而每個個案一係就係隻老鼠，一係就係隻大笨象， 係隻動物嘅大細，而  係隻動物嘅色水；假設柞數據做咗標準化，用同一樣嘅單位表達  同 ，喺呢柞數據入面，沿「色水」嘅變異數好細，因為老鼠同大笨象都係灰灰啡啡噉色嘅動物，但沿「大細」嘅變異數就會大得好交關，因為老鼠同大笨象喺體型上差好遠－用 PCA 嘅話，會得出「用  作為重心線做分辨有用啲」嘅結果。

喺最簡單嗰種情況下，一個做主成份分析嘅演算法大致上係噉：
攞數據；
畫條線出嚟，條線有條式，而條式包含數據當中有嘅變數；
計出沿呢條線嘅變異數有幾多；
改變吓條線嘅參數；
再計出沿條新線嘅變異數有幾多；
一路做步驟 4 同 5，做嗮所有指定咗嘅可能性，最後俾具有最大變異數嗰條線做個演算法嘅輸出。

維度

攷 

統計學
機械學習