数据分析师成长记(六)：统计学5个基本概念，你怎能缺席？( 七 )_本文讲述了数据分析师应当了解的五个统

降维

降维这个术语可以很直观的理解，意思是降低一个数据集的维数。在数据科学中，这是特征变量的数量。请看下图：

上图中的立方体表示我们的数据集，它有3个维度，总共1000个点。以现在的计算能力，计算1000个点很容易，但如果更大的规模，就会遇到麻烦了。然而，仅仅从二维的角度来看我们的数据，比如从立方体一侧的角度，可以看到划分所有的颜色是很容易的。通过降维，我们将3D数据展现到2D平面上，这有效地把我们需要计算的点的数量减少到100个，大大节省了计算量。

另一种方式是我们可以通过特征剪枝来减少维数。利用这种方法，我们删除任何所看到的特征对分析都不重要。例如，在研究数据集之后，我们可能会发现，在10个特征中，有7个特征与输出具有很高的相关性，而其它3个则具有非常低的相关性。那么，这3个低相关性的特征可能不值得计算，我们可能只是能在不影响输出的情况下将它们从分析中去掉。