dimensionality reduction动机---data compression(使算法提速)
data compression可以使数据占用更少的空间，并且能使算法提速
什么是dimensionality reduction(维数约简)
例1:比如说我们有一些数据，它有很多很多的features,取其中的两个features,如上图所示，一个为物体的长度用cm来度量的，一个也是物体的长度是用inches来度量的，显然这两上features是相关的，画到上图中，近似于一条直线，之所以点不在一条直线上，是因为我们在对物体测量长度是会取整（对cm进行取整，对inches进行取整），这样的就会产生误差。
在实际生活中这种情况很容易发生，如一个工程队给了你500个features,另一个工程队给了你300个features,第三个工程队给了你200个features,这样你就有1000个features,你很难知道这些features都是些什么，所以里面如果有相关的features你也不会知道，这样就会造成大量的冗余。
例2:右图的例子是关于飞行员的，如我们想对飞行员进行测试，一个feature x1是飞行员的飞行技术，一个feature x2是飞行员的工作愉快程度，这两个features是相关的，我们可以用一个feature(aptitude 资质 : 对角的那条直线)而不是两个features来表示，从而将数据从二维降到了一维
将二维数据约简到一维
如果我们的数据近似地在一条直线上，将数据投影到这条直线上，这样原来每个数据要用一个二维向量(x)表示它的位置，现在只需要一个实数(z)就能表示它的位置了
将3维数据降到2维
更多例子，是将1000维降到100维，这里从3维到2维只是举例，为了方便画图说明。
所有的点大致会落在一个平面上(或距某个平面不远)，将所有数据投影到一个二维平面上，这样表示一个点从原来的需要三个数字变为后来的只需要二个数字
总结
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