在对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候算法结果会失败。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性的影响。
数据降维也被称为数据规约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。一种典型的数据降维思路是基于特征选择的的降维。
基于特征的选择指的是根据一定规则和经验，直接选取原有维度的部分参与到后续的计算和建模过程，用选择的维度代替所有维度，这个过程不产生新的维度。这种方式的好处在于，所选择的维度保留了原有维度的业务含义，可以用于后续的知识模式解读和业务理解，从而保证了最终的可应用性。
基于特征选择的降维方法通常有四种，如下图所示：
基于特征选择的降维方法
经验法：通过操作者的以往经验、实际数据情况、业务理解程度等综合考虑选择。
测算法：通过不断测试多种维度选择参与计算，通过结果来反复验证和调整并最终找到最佳特征方案。
基于统计分析的方法：通过相关性分析不同维度间的线性相关性，从相关性高的维度中人工去除或筛选；或者通过计算不同维度间的互信息量，找到具有较高信息量的特征集，然后把其中的一个特征去除或留下。
机器学习算法：通过机器学习算法得到不同特征的特征值或权重，然后再根据权重来选择较大的特征。例如，通过CART决策树模型得到不同变量的重要程度，然后可以根据实际权重值进行选择。
