第九次 PCA

一、用自己的话描述出其本身的含义:

1、特征选择

答:特征选择是提取得特征中有冗余特征,在不多数特征中选取相比下更为重要的特征,而且不改变原有特征信息。

2、PCA

答:PCA是主成分分析 ( Principal Component Analysis , PCA )或者主元分析。它是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。

 

 

 

 

二、并用自己的话阐述出两者的主要区别

特征选择选取出的特征不改变原有特征信息,PCA会改变原有的特征信息。

上一篇:python-Numpy.eig和PCA中的方差百分比


下一篇:数据降维方法