降维打击是指在数据分析和机器学习领域中，将高维空间的数据映射到低维空间中以便分析和处理的一种方法。简而言之，降维打击的目的是通过减少特征的维度，提取出更为关键的信息，以便有效地进行模型训练和预测。
降维打击常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、奇异值分解（SVD）等。这些方法可以将原始数据中的冗余和噪声特征去除，从而获得更简洁、更具代表性的特征表示。
降维打击在数据分析和机器学习中具有广泛的应用。它可以帮助我们理解数据的分布和相关性，提高模型的训练效果和预测准确性，减少计算成本和存储空间的需求。尤其是在处理高维数据和大规模数据集时，降维打击可以显著提高数据分析和模型建立的效率。