PCA降維，即主成分分析法降維，是一種經(jīng)典的無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法。其基本思想是將高維空間中的數(shù)據(jù)映射到低維空間中，保留最多的數(shù)據(jù)信息。從而降低計算復(fù)雜度，節(jié)省存儲空間，同時有助于數(shù)據(jù)可視化。

Python中scikit-learn庫提供了方便易用的PCA降維方法。以下是簡單的PCA降維示例代碼。

from sklearn.decomposition import PCA
# 假設(shè)原始數(shù)據(jù)存儲在X中，共有n個樣本，每個樣本有m個特征
pca = PCA(n_components=2)   # 指定降維后的維度為2
X_new = pca.fit_transform(X)  # 降維后的數(shù)據(jù)存儲在X_new中

上述示例代碼通過PCA方法將原始數(shù)據(jù)從m維降到2維。降維后的數(shù)據(jù)存儲在X_new中。同時需要注意的是，特征縮放也很重要，因此在進(jìn)行PCA降維時，需要先進(jìn)行特征縮放。