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降维最简单的解释？降维是通过单幅图像数据的高维化，对单幅图像转化为高维空间中的数据集合进行的一种操作。
在进行化学模式识别或多元校正与多元分辨的化学计氨学的解析时一般都要进行降维处理，以得到对数据结构的正确理解。降维处理的基本思路力争在不改变高维数据结构的前提下，将高维空间的数据投影到低维空间，一般为二维或二维空间中，然后进行分析。
降维的意思？降维是通过单幅图像数据的高维化，对单幅图像转化为高维空间中的数据集合进行的一种操作。对其进行非线性降维，寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量，将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题，减少了冗余信息所造成的识别误差，提高了识别的精度。
降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。
1、线性降维方法：PCA、ICALDA、LFA、LPP(LE的线性表示)。
2、非线性降维方法：
（1）基于核函数的非线性降维方法：KPCA、KICA、KDA。
（2）基于特征值的非线性降维方法（流型学习）：ISOMAP、LLE、LE、LPP、LTSA、MVU。
聚类与降维有什么区别？二者是完全不同的概念。
聚类是根据每个样本与中心点的距离，来进行归类，简单来说就是，物以类聚，人以群分。
降维就是说
我们在机器学习建模中，维度太多会导致模型泛化能力减弱，训练时间变长，pca可以在一定程度上减少维度数量。
数据降维的处理方法？降维方式主要有两种方式：
1、一种是特征选择：直接选取原有维度的一部分参与后续的计算和建模过程，用选择的维度替代所有维度，整个过程不产生新的维度（即从现有的特征里选择较小的一些来达到降维的目的）。
方法：
（1）经验法：根据业务经验选择
（2）测算法：通过不断测试多种维度选择参与计算，通过结果来反复验证和调整并最终找到最佳特征方案
（3）统计分析方法：通过相关性分析不同维度间的线性相关性，在相关性高的维度中进行人工去除或筛选；通过计算不同维度间的互信息，找到具有较高互信息的特征集，然后把其中的一个特征去除或留下
（4）机器学习：通过机器学习算法得到不同特征的特征值或权重，然后再根据权重来选择较大的特征，例用决策树得出不同变量的重要程度。
2、另一种是特征提取：按照一定的数学变换方法，将高维空间的数据点映射到低维空间中，然后利用映射后的变量特征来表示原有的总体特征（即通过组合现有特征来达到降维的目的）。
方法：常用算法有独立成分分析（ICA）、主成分分析PCA、因子分析FA、线性判别分析LDA、局部线性嵌入（LLE）、核主成分分析（Kernel PCA）等
降维啥意思？降维是通过单幅图像数据的高维化，对单幅图像转化为高维空间中的数据集合进行的一种操作。
运用
通过单幅图像数据的高维化，将单幅图像转化为高维空间中的数据集合，对其进行非线性降维，寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量，将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题，大大降低了计算的复杂程度，减少了冗余信息所造成的识别误差，提高了识别的精度。通过指纹图像的实例说明，将非线性降维方法(如Laplacian Eigenmap方法)应用于图像数据识别问题，在实际中是可行的，在计算上是简单的，可大大改善常用方法(如K-近邻方法)的效能，获得更好的识别效果。此外，该方法对于图像数据是否配准是不敏感的，可对不同大小的图像进行识别，这大大简化了识别的过程。
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