机器学习中常用的降维方法

在机器学习领域，降维是一种常见的数据处理技术，旨在减小数据集的维度，同时保留尽可能多的信息。通过降维，我们可以简化数据集的复杂性、减少计算开销，并提高模型的训练效果和预测能力。本文将介绍几种常用的机器学习降维方法，并提供相应的源代码实现。

1. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
   PCA是一种无监督学习的降维方法，通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系中。它的目标是找到最佳投影方向，使得数据在投影后有最大的方差。以下是使用Python实现PCA的示例代码：

   from sklearn.decomposition import PCA
   
   # 创建PCA对象，指定降维后的维度
   pca = PCA(n_components=2