数据降维的背景及“维度诅咒”问题，阐述了降维作为特征提取和预处理技术的作用。重点讲解了无监督学习中两种主流降维方法：主成分分析（PCA）和 t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）的基本概念与原理，旨在帮助读者理解如何通过降低数据维度来简化处理流程并提升模型性能。
在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为'维度诅咒'（Curse of Dimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降维方法——主成分分析（PCA）和t-分布随机邻域嵌入（t-SNE），并详细解析其关键概念与核心原理。
降维是将高维数据映射到低维空间的过程。
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