降维是高维数据分析中最为关键的部分。随着人工智能时代的到来,蕴含宝贵资源的数据呈井喷式增长。如何从海量工业监测数据中提取有效信息成为核心问题,现有数据普遍存在空间维数高导致数据稀疏性强、矩阵分解难度增加等问题,从而加大数据分析的难度。针对以上问题,本文在研究传统降维算法的基础上,提出了一种分步式降维框架,并对增量正交成分分析算法进行改进,通过仿真试验证明该降维框架和改进算法的性能有所提高。论文中的研究内容包括以下几个方面:1、对多种基础降维算法及改进算法进行学习,实现算法并通过可视化空间观察不同算法的降维效果;2、提出一种基于聚类的分步式降维框架,将聚类算法和降维算法进行高效结合建立相关模型,分析降维效果。用于线性和非线性高维数据,仿真结果表明该降维框架提高了分类精度,其准确率在一定情况下可提高16.9%;3、对分步式降维框架进行改进,在模型的处理前期对数据维度进行预分类,代替通过先验知识选取聚类算法的参数。将改进后的模型用于大面积轴温缺失数据的恢复,从时间和数据恢复精度两方面分析该框架的有效性和数据恢复情况,并对该降维框架的有效范围进行验证。仿真结果表明在误差精度保证的情况下时间效率提高14.25%,多维缺失数据恢复的平均精度可高达99.75%;4、对增量正交成分分析算法进行改进,从概率论角度出发,选取贝塔累积分布函数作为自适应阈值函数,建立增量降维模型。该模型在计算特征空间的过程中,引入施密特正交使得特征空间满足标准正交性。最后通过仿真试验该算法的有效性,可通过调整阈值函数的参数更新目标维数,寻找二者之间的平衡点,为处理高维动态数据提供了有效的方法和手段。