1、维度约简

利用特征选择、主成分分析等统计学方法对高维数据进行维度约简，从而降低数据的维数，提高模型的泛化能力。

降维是指将数据从更高维度的表示转换到更低维度的表示的过程。它的目的是减少数据的复杂性，从而减少计算时间，提高计算效率。降维可以通过减少特征数量来实现，也可以通过将多个特征合并为一个新特征来实现。常用的降维技术包括主成分分析、线性判别分析、独立成分分析、因子分析等。

2、启发式算法

启发式算法 (Heuristic Algorithm) 是一种基于直观或经验的局部。人们常常把从大自然的运行规律或者面向具体问题的经验和规则中启发出来的方法称之为启发式算法。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律, 也有来自人类积累的工作经验.在可接受的花费 (指计算时间和空间) 下给出待解决组合化问题每一个实例的一个可行解, 该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。启发式算法是一种技术, 该技术使得能在可接受的计算费用内去寻找尽可能好的解, 但不一定能保证所得解的可行性和最优性, 甚至在多数情况下, 无法描述所得解与最优解的近似程度。

利用启发式算法，如贝叶斯优化、模糊推理、遗传算法等，来处理高维数据，比如贝叶斯优化可以通过优化参数来解决高维空间中的优化问题。

3、集成学习

集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。

利用集成学习的方法，如bagging，boosting，stacking等，将多个低维模型集成到一起，从而解决高维数据的问题。

4、随机投影

随机投影是一种比较有效的降维方法，在计算上比主成成分分析更有效。它通常应用于当数据有太多维度，假定运行程序的资源有效，主成成分分析无法有效的计算时候。

使用随机投影算法，将高维数据进行随机投影，从而将高维空间映射到低维空间，从而降低数据的维度，提高模型的泛化能力。