降维打击是指将问题从高维度空间转化为低维度空间来解决的方法。在机器学习和数据挖掘领域，降维打击是一种很常见的技术，可以帮助我们处理大规模高维度数据，减少计算量，提高模型的性能。

例如，在图像识别中，每个像素都可以看作一个特征，一张1000x1000的图片就有100万个特征，如果直接使用这些特征进行分类，计算量会非常庞大，且容易出现过拟合的问题。而通过降维打击，我们可以将这些高维度特征转化为更低维度的特征，如通过主成分分析等技术将其转化为几个主要的特征，这样就可以大大减少计算量，提高识别准确度。

另外一个例子是在推荐系统中，我们需要对用户行为数据进行处理，如用户的浏览历史、购买记录等，这些数据往往是高维度的，而我们希望将其转化为低维度的向量来表示用户的兴趣。通过降维打击，我们可以将这些数据转化为更少的特征，如用户的偏好、购买力等，这样可以更准确地预测用户的行为和喜好。

总之，降维打击是一种重要的数据处理方法，可以帮助我们更好地处理高维度数据，提高数据处理效率和模型性能。