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降维打击是指将一个高维空间中的数据降低到一个低维空间中的过程。在数据科学和机器学习领域，降维打击常用于处理高维数据以减少计算复杂度、提高算法的效率和做可视化分析。通过降维，可以去除数据中的冗余信息和噪声，同时保留主要的特征，以便在低维空间中更好地理解和处理数据。常用的降维打击方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和t-SNE等。
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