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

从原始数据中挑选出更具代表性，分类性能更好的特征，提高机器的性能。

2、PCA

从现有的特征中重建新的特征，减少数据集的维数，同时尽可能地保留多的信息。

 

二、并用自己的话阐述出两者的主要区别

特征选择：减少数据，是手动操作的；

pca：数据会改变，特征数量也会减少，是自动的，适用于成百上千的数据集。