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9.主成分分析

时间:2020-04-30 23:01:01      阅读:59      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:处理   形式   维度   区别   最优   识别   性能   pca   主成分分析   

一、用自己的话描述出其本身的含义:

1、特征选择

特征选择也叫特征子集选择。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化,

是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,

也是模式识别中关键的数据预处理步骤。

2、PCA  主成分分析

利用降维的思想,把多个指标转化为少数几个综合指标,使数据能更好的进行分析和可视化。

 

二、并用自己的话阐述出两者的主要区别

PCA改变了原来特征的形式。 
特征选取没有改变特征的形式。

9.主成分分析

标签:处理   形式   维度   区别   最优   识别   性能   pca   主成分分析   

原文地址:https://www.cnblogs.com/du162/p/12808108.html

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