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

特征选取是从包含多个特征的数据集中挑选出几个特征作为实际使用的数据集，将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。用于训练模型。没有改变特征的形式。

2、PCA

主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

二、并用自己的话阐述出两者的主要区别

PCA改变了原来特征的形式。 
特征选取没有改变特征的形式。