資料降維（Dimension Reduction）
1. 什麼是降維？
降維指的是將高維資料維度降低，新的低維資料的特點是：噪聲減少，資料量減少計算減少，更能表示資料的特點。
2. 降維的分類？
特徵提取（feature extraction）：將原始高緯度特徵空間通過某種數學變換轉換成低緯度空間，此過程會改變特徵的物理意義。
特徵選擇（feature selection）：保留重要特徵，刪除冗餘特徵，此過程保留了特徵的物理意義。
3. 特徵提取方法
方法：PCA， LDA， LSA等，本質是轉換空間座標系。
演算法：SVD。
4. 特徵選擇方法
1） Document Frequency : 特徵詞出現的數量；
2） Mutual information 互資訊：兩個變數之間的相關性；
3）Information gain 資訊增益：引入特徵會幫助降低不確定性的能力，越高越好。
未完待續...
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