特征降维的作用有以下几点：
减少计算量：特征降维可以减少数据集中特征的数量，从而减少计算量，提高模型训练和预测的效率。
提高模型的泛化能力：通过降维，可以去除数据中的噪声和冗余信息，从而减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。
简化模型：降维可以使模型更简单，减少模型复杂度，提高模型的解释性和可解释性。
提高模型的可视化能力：降维后的特征可以更容易地进行可视化展示，帮助人们更好地理解数据的结构和特征之间的关系。
