常常学习人工智能的朋友，该当看过这个词：减少特色干系性。
在AI中，我们减少特色干系性帮助办理特色之间的高度干系性问题，这在统计和机器学习模型中很主要。

是不是不足直不雅观随意马虎理解？接下来我们用生活中的例子进行阐明，帮助你逐渐入门人工智能。

普通阐明：

想象你是一位房地产经纪人，要评估房屋的价格。

1、原始特色（高维数据）：你网络了很多关于屋子的信息：

屋子的总面积（平方米）寝室数量浴室数量客厅面积（平方米）厨房面积（平方米）车库大小（可停车数量）屋子的年事所在街区的均匀收入

2、特色干系性问题：在这些特色中，有些是高度干系的：

总面积很可能与寝室数量、客厅面积、厨房面积高度干系。
寝室数量可能与浴室数量干系。

3、为什么这是个问题：

重复信息：你实际上在多次利用同样的信息。
可能误导模型：模型可能会过分重视这些重复的信息。
类似于一个人在辩论中重复同一个论点，但用不同的办法说了很多遍。

4、降维的浸染：降维就像是一个聪明的助手，他帮你总结出了最关键的几个成分：

可能会创造一个新的特色叫"房屋大小指数"，它综合了总面积、寝室数量等信息。
另一个新特色可能是"奢华程度"，综合了浴室数量、车库大小等信息。

5、降维后的结果：现在你可能只须要关注几个关键成分：

房屋大小指数奢华程度屋子的年事所在街区的均匀收入

6、好处：

简化：你现在有一个更简洁的特色列表，更随意马虎理解和利用。
避免重复：每个新特色都供应了独特的信息，没有明显的重复。
更可靠的预测：你的房价预测模型现在不会过分依赖于任何一组干系的特色。

7、类比：这就像是你在总结一个人的特点。
不须要分别说"他很高"、"他打篮球很厉害"、"他能摸到天花板"，你可以大略地说"他是个高个子运动员"。

结论：

降维帮助我们提炼出真正主要且互不重复的信息，就像一个好的能够用简洁的措辞概括繁芜的事宜。

这样不仅使我们的剖析更加清晰，也能帮助我们的模型做出更加准确和可靠的预测。