标准化能确保每个特征对模型有相同的贡献。PCA 是一种常用的降维技术，它通过线性变换将数据从高维空间映射到低维空间，使得新特征（主成分）尽可能保留数据的方差。在进行机器学习建模时，数据预处理是至关重要的一步，它帮助我们清洗和转换原始数据，以便为机器学习模型提供最佳的输入。适用于大多数机器学习算法。LDA 是一种监督学习的降维方法，它旨在找到一个线性组合，使得不同类别之间的距离最大化，类别内的距离最