降维需先明确目标再选方法：线性法（PCA/LDA）适合加速或分类，非线性法（t-SNE/UMAP）适合可视化；预处理必标准化；维数选择需结合下游任务交叉验证；效果评估应兼顾结构保持与判别能力。
高维特征在机器学习中常带来计算开销大、模型过拟合、可视化困难等问题。降维不是简单删特征，而是用更少的变量保留原始数据的关键结构和区分能力。核心思路是：先理解数据分布特性，再选匹配的降维方法，最后验证降维效果是否满足下游任务需求。
降维分两类：线性与非线性。线性方法（如PCA、LDA）快、可解释性强，适合近似线性结构的数据；非线性方法（如t-SNE、UMAP）擅长捕捉复杂流形，但计算贵、不可逆、难泛化。
多数降维算法（尤其是基于距离或协方差的）对量纲敏感。比如一个特征单位是“万元”，另一个是“百分比”，不标准化会导致前者主导主成分方向。
PCA常用“保留95%方差”定维数，但这只是统计指标，未必对应任务性能最优。实际应结合下游模型做交叉验证。
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可视化（如PCA scatter plot）能辅助判断，但易误导。真正关键的是：降维是否保留了任务所需的判别能力？
基本上就这些。降维不是黑箱流水线，而是一个需要反复试探、对照、验证的环节。选对方法靠理解数据，调好参数靠实验闭环，用得稳妥靠任务反馈。
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