码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

特征选择和特征提取

时间:2015-03-04 16:34:06      阅读:168      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:

学习机器学习有一段时间了,却连这个最基本的理论问题都没弄懂,这里我简单的阐述一下。

比如这里我有L个度量值集合{X1, X2, X3, ... XL};

特征选择:从已有的L个度量值中按照一定的标准选择m(m<L)个子集,{X1, X2, X3,... Xm};这m个度量值就是作为降维后的特征。

特征提取:使这L个度量值通过某种变换H(*), 产生新的m(m<L)个子集,{X1, X2, X3,... Xm}。新的m个子集,就是进行特征提取后降维的特征。

下面用一个通俗的例子进行说明:

例:特征选择与特征提取的区别:对一个条形和圆进行识别。

                                                      技术分享 

解:[法1]
① 特征提取:测量三个结构特征
         (a) 周长 
         (b) 面积
         (c)两个互相垂直的内径比

分析: (c)是具有分类能力的特征,故选(c),
扔掉(a) 、 (b) 。

[法2]:① 特征提取取:测量物体向两个坐标轴的投影
值,则A、B各有2个值域区间。可以看出,两个物体的投影有重叠,                                                                                                直接使用投影值无法将两者区分开。

 

② 特征选择:将坐标系按逆时针方向做一旋转变化,或物体按顺时针方向变,并适当平移等。根据物体在                                                      轴上投影的坐标值的正负可区分两个物体。

技术分享

特征选择和特征提取

标签:

原文地址:http://www.cnblogs.com/txg198955/p/4313331.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!