前面几篇文章介绍了无监督学习的聚类算法，无监督学习还有一个重要的作用就是给数据降维。 之前学习的好多方法，比如最近邻居法，K-聚类等都无法处理高纬度的数据。想象一下要对图片进行人脸识别，一张分辨率不高100x100像素的图片就有10000个维度, 一般的的机器学习方法是非常不好处理的。但是如果能将特征提取出来，比如眼镜，鼻子，嘴巴这些特征量找到，那将大大降低学习的难度。