深度学习100问6-什么是向量降维
向量降维就是把高维的向量通过一定的方法转化为低维向量的过程。
打个比方，假如你有很多本书，要把它们放进一个小柜子里可能放不下，但是如果你把一些不太重要的书先拿出来，或者把几本书的内容整合一下，就能比较容易地放进小柜子里了。向量降维也是类似的道理。
在实际应用中，高维向量可能包含很多信息，但也可能存在一些冗余信息或者噪声。通过降维，可以去除这些冗余和噪声，同时还能减少计算量和存储空间。比如在数据分析中，如果数据的维度很高，处理起来会很复杂很耗时，降维后就可以更高效地进行分析和处理。常见的降维方法有主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。