这取决于。两个特征之间的高度相关性表明它们代表了几乎相同的信息。对于像聚类这样的一些问题，删除冗余特征总是有用的，而像 xgboost 中的 Gradient Boosting 这样的算法完全不受这些特征的影响。因此，这完全取决于您想对数据集做什么。

根据我的观点，如果您的数据集具有太多特征，那么我建议检查这些特征之间的相关性并应用 PCA 来降低数据集的维数，尤其是在您执行聚类或回归等任务时。