dimensionality reduction
✓使用 PCA、t-SNE 和特征选择来降低特征维度，以实现特征缩减、可视化和计算效率
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Dimensionality reduction techniques reduce the number of features while preserving important information, improving model efficiency and enabling visualization of high-dimensional data.
使用 PCA、t-SNE 和特征选择来降低特征维度，以实现特征缩减、可视化和计算效率 来源：aj-geddes/useful-ai-prompts。
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts --skill dimensionality reduction 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
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- 安装命令
npx skills add https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts --skill dimensionality reduction- 分类
- </>开发工具
- 认证
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- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 dimensionality reduction？
使用 PCA、t-SNE 和特征选择来降低特征维度，以实现特征缩减、可视化和计算效率 来源：aj-geddes/useful-ai-prompts。
如何安装 dimensionality reduction？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts --skill dimensionality reduction 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01