一、用自己的话描述出其本身的含义:
1、特征选择
从提取到的所有特征中选择和类标签有关的特征作为训练集特征,特征在选择前和选择后不改变值。
2、PCA
将多个变量通过线性变换以选出较少个重要变量的一种多元统计分析方法。本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间,在映射的过程中特征值也会相应的变化。
二、并用自己的话阐述出两者的主要区别
特征选择是人为控制的,特征值不变。
PCA是自动的,经过映射特征值改变了。
一、用自己的话描述出其本身的含义:
1、特征选择
从提取到的所有特征中选择和类标签有关的特征作为训练集特征,特征在选择前和选择后不改变值。
2、PCA
将多个变量通过线性变换以选出较少个重要变量的一种多元统计分析方法。本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间,在映射的过程中特征值也会相应的变化。
二、并用自己的话阐述出两者的主要区别
特征选择是人为控制的,特征值不变。
PCA是自动的,经过映射特征值改变了。