监督降维

监督降维是一种在计算机视觉等领域中常用的数据处理技术，旨在通过保留与标签信息相关的特征来降低数据维度。其核心目标是提高模型的泛化能力和计算效率，同时减少过拟合的风险。监督降维通过优化特征选择和变换，能够有效提升分类和回归任务的性能，增强数据的可解释性和可视化效果。在实际应用中，该技术广泛用于图像识别、目标检测等场景，有助于提升算法的整体表现和鲁棒性。