1. 面试官：介绍并比较主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）的优缺点。

2. 面试官：探讨降维方法在非线性数据上的应用，并举例说明。

3. 面试官：如何用降维方法处理高维数据中的噪音？请给出具体的处理方法。

4. 面试官：解释流形学习在降维中的作用，并比较传统降维方法和流形学习的异同。

5. 面试官：讨论在大规模数据集上使用降维方法可能遇到的挑战，并提出解决方案。

6. 面试官：探讨降维方法在图像处理和计算机视觉中的应用及其挑战。

7. 面试官：阐述自动编码器（Autoencoder）在降维中的作用，并说明其与传统降维方法的区别。

8. 面试官：讨论深度学习模型中的降维方法，以及与传统降维方法的比较和优势。

9. 面试官：介绍核主成分分析（Kernel PCA）的原理及其在非线性数据上的应用。

10. 面试官：探讨降维方法在文本挖掘和自然语言处理中的应用，以及处理文本数据时的特殊考量。