高维数据的 DCT 降维预，真的是个挺好用的小技巧。DCT原本是用在图像压缩上的，讲究的是“能量聚集”，也就是说能把大部分有用信息集中到少数几个系数里。你拿它来做降维之前的，效果还挺惊喜的，维数一下子就下去了。

DCT 的保距特性，在降维场景里也挺重要的。它不会随便把数据间的距离关系搞乱，换句话说，结构还在。尤其是遇到超高维的情况，比如几百上千维，直接上降维算法容易跑飞，加个 DCT，后面起来就轻松不少。

实验数据也有支撑：加入 DCT 之后不仅加快了速度，还能缓和噪声带来的干扰。像你做聚类或者分类那种结构依赖型的，这个预会蛮有的。要注意的一点是，DCT 后的数据，最好做个归一化再往下喂，不然尺度变化太大也出问题。

如果你对高维数据降维感兴趣，可以看看这个LASSO 降维的实现，也是蛮常用的办法，和 DCT 配合起来还挺顺。或者你也可以了解一下FastDTW，在时序数据里效率也不错。

嗯，实在不确定怎么选？你可以先跑一波加了 DCT 的降维试验，再对比没加的结果，性能和准确率一眼就能看出差距。