PCA，LLE,TSNE这些降维方法都不能将4维的特征向量降到2维

如果你的特征向量是 4 维的，而常见的降维方法如 PCA、LLE、t-SNE 都不能将其降到 2 维，那么你可以尝试使用一些非线性的降维方法，如 Kernel PCA、Isomap、UMAP 等。

这些方法都是基于不同的数学或几何原理来进行降维的，因此可能比线性方法更适合某些类型的数据。例如，Kernel PCA 使用核函数将数据映射到高维空间，然后在高维空间中进行 PCA，可以有效地处理非线性数据。Isomap 基于流形学习的思想，将数据看作是在低维流形上的采样点，通过计算流形上各点之间的距离来进行降维。UMAP 则是一种新兴的降维方法，可以在保留数据结构的同时进行高效的降维。

以下是一个使用 Kernel PCA 对 4 维特征向量进行降维的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import KernelPCA

# 假设你已经加载并提取了图片的特征向量
features = [...] # shape: (num_images, 4)

# 初始化 Kernel PCA 模型并进行降维
kpca = KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf')
features_kpca = kpca.fit_transform(features)

# 打印降维后的特征向量数组
print(features_kpca)

这段代码首先加载了特征向量数组，并将其存储在 `features` 变量中。然后，初始化了一个 Kernel PCA 模型，并将其应用于特征向量数组中，将其降到 2 维。最后，打印了降维后的特征向量数组 `features_kpca`。需要注意的是，`features` 数组的形状应该是 `(num_images, 4)`，其中 `num_images` 表示图片的数量，`4` 表示特征向量的维度。