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9、主成分分析

时间:2020-04-30 10:01:33      阅读:65      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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一、用自己的话描述出其本身的含义:

1、特征选择

要剔除的特征主要是和类标签无关的特征

2、PCA

在特征很多是和类标签有关的情况下,用特征降维的方法来减少特征数,减少噪音和冗余,减少过度拟合的可能性。并不是简单地去除某些特征。

二、并用自己的话阐述出两者的主要区别

  •  特征选择后的特征是原来特征的一个子集  取其精华,弃其糟粕
  •  PCA属于特征提取,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射。  总结经验,归纳定理

技术图片

 

补充:特征工程-思维导图

技术图片

 资料:PCA原理详解

 https://blog.csdn.net/weixin_42926076/article/details/85114053?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-3

 

9、主成分分析

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原文地址:https://www.cnblogs.com/lxml/p/12806620.html

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