第九次作业 9、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

特征选择就是在一堆数据中筛选出符合要求的特征，没有对该其降维或变化。

 

2、PCA

主成分分析PCA，就是降低维数，就是减少数据的某些属性，降低冗余，同时也从这些现有的特征中重建新的特征，提高了准确性。

 

二、并用自己的话阐述出两者的主要区别

特征选择

在多个特征的数据集中挑选出几个特征，用于训练模型。没有改变特征的形式，也没有不会减少数据集的维数。

 

PCA

减少数据集的维度，改变了原来特征的形式。