降维打击是指将高维度数据降至低维度数据的过程，这是一种数据压缩的方式，通过取数据的主要特征降低数据维度从而降低数据的复杂度。

在实际应用中，许多数据往往具有很高的维度，比如文本数据、图像数据、传感器数据等等，如果不对这些数据进行降维处理，就会面对数据太大、冗余度高等问题，使得数据无法有效处理和分析。

降维打击的应用可以有很多，其中最常见的就是数据可视化。通过将高维度数据降至二维或三维，我们可以更加直观地看到这些数据的结构和分布。在机器学习和数据挖掘领域，降维打击也是非常重要的一个环节，通过对数据进行降维处理，可以降低模型的复杂度，提高模型的运行速度和准确率。

降维打击的原理其实很简单，就是通过寻找数据中的主成分，将这些主成分合成为新的低维度特征。在实际应用中，常用的降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等等。这些方法都可以有效地删除数据中的冗余信息，从而达到降维的目的。

但是，降维打击也有一些限制和缺陷。在降维的过程中，我们会有信息的损失和误差的引入。在使用降维打击的时候，我们需要选择适合的方法，并且需要在降维前对数据进行分析和处理，以保证我们得到的降维结果是可靠和有效的。

降维打击是一种非常重要的数据处理方法，可以降低数据的复杂度，提高数据的可视化和分析效果，对于机器学习和数据挖掘等领域也具有重要的应用价值。但是，在使用降维打击的时候，我们需要注意选择适合的方法，并且在降维前对数据进行分析和处理，以保证我们得到的降维结果是可靠和有效的。