深度学习是当前人工智能领域广泛使用的一种机器学习方法.深度学习对数据的高度依赖性使得数据需要处理的维度剧增，极大地影响了计算效率和数据分类性能.本文以数据降维为研究目标，对深度学习中的各种数据降维方法进行分析.在此基础上，以Caltech 101图像数据集为实验对象，采用VGG-16深度卷积神经网络进行图像的特征提取，以PCA主成分分析方法为例来实现高维图像特征数据的降维处理.在实验阶段，采用欧氏距离作为相似性度量来检验经过降维处理后的精度指标.实验证明：当提取VGG-16神经网络fc3层的4096维特征后，使用PCA法将数据维度降至64维，依然能够保持较高的特征信息.
