时序数据降维的方法很多，比如常用的主成分分析，就是把多维变量的信息通过正交旋转集中到低维变量当中，当然降维的方法还有半参数的方法，我认为最好的是基于投影寻踪的降维。

主成分分析降维,是不是像统计里的因子分析一样,用少数变量代替掉多数变量?但是如果我这个序列降维以后必须要能完全精确的逆回去,也就是说不能用成分代替的办法,只能从算法上想办法,有没有相应的算法可以支持.比如我这序列每时刻取5个数,实际上就相当于5个一维的序列组成,有算法可以在存储的时候把这5维的序列压缩成1维或者2维来进行存储吗?

主成分分析法不能用于时间序列