降维打击，是机器学习中重要的概念之一，是为了将高维度数据转化成低维度数据便于使用而进行的数据压缩技术。在人类对于信息处理和认知方面有怎样的意义和启示呢？
我们知道，在高维度空间中，向量之间的距离往往比较大，而在低维度空间中，各个向量之间的距离变得更小，这就为我们对向量进行基于距离度量的比较和分类提供了可能。
在现实世界中，像Google搜索、Facebook内容推荐等，存在着海量的数据集，高维度空间已经成为了应用的标配。如何建立高效的模型处理这样的数据，以更好、更快地实现预测和推荐，同时又不牺牲精细度，是一大挑战。
降维打击的出现，为我们解决了这一难题。通过降维后，我们不仅能够降低计算效率的开销，还能够更加方便地进行数据可视化和处理。传统机器学习方法里经常用到的主成分分析法（PCA）就是其中一种处理高维数据的方法。
当然，降维也不是万能的，它背后蕴含着类似牛顿第三定律的代价——即在保证准确度的同时，牺牲掉了一部分细节信息，这就需要我们针对不同的应用场景进行选择。
降维打击的进一步优化和发展，将推动机器学习、人工智能等新兴技术的广泛应用，给我们的生活和工作带来振奋人心的变化。
