9主成分分析
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了9主成分分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、用自己的话描述出其本身的含义:
1、特征选择
从多个特征中选择一部分特征作为训练集的特征,特征在选择前后不改变值。
2、PCA
PCA是特征降维,降维是从一个维度空间映射到另一个维度空间,也就是高维度数据集映射到低维度空间的同时,尽可能的保留的变量。
二、并用自己的话阐述出两者的主要区别
特征选择:是从所有特征中选择一 部分特征作为训练集特征,没有改变特征原来的形式,特征量减少。
PCA:是从一个维度空间映射到另一个维度空间,改变了特征原来的形式,特征多少没有改变。
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