降维方法分为线性降维方法和非线性降维方法，看下表：本文结构如下：线性降维方法主成分分析法线性判别法奇异值分解法因子分析法非线性降维方法～～流形学习简介说到维度，其目的是用来进行特征选择和特征提取，注意特征选择和特征提取这二者的不同之处：特征选择：选择重要特征子集，删除其余特征。特征提取：由原始特征形成较少的新特征。在特征提取中，我们要找到k个新的维度的集合，这

降维方法分为线性降维方法和非线性降维方法，看下表：本文结构如下：线性降维方法主成分分析法线性判别法奇异值分解法因子分析法非线性降维方法～～流形学习简介说到维度，其目的是用来进行特征选择和特征提取，注意特征选择和特征提取这二者的不同之处：特征选择：选择重要特征子集，删除其余特征。特征提取：由原始特征形成较少的新特征。在特征提取中，我们要找到k个新的维度的集合，这