[每日问答]特征选择和数据降维的区别?
来源:互联网 发布:浙江工业大学网络 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 02:50
特征选择:是从n个特征中选择d(d<n)个出来,而其它的n-d个特征舍弃。所以新的特征只是原来特征的一个子集,没有被舍弃的d个特征没有发生任何变化。它的缺点是会造成一些信息的丢失。
数据降维:它的思路是将原始高维特征空间里的点向一个低维空间投影,新的空间维度低于原特征空间,所以维数减少了。在这个过程中,特征发生了根本性的变化,原始的特征消失了,新的特征保持了原特征的一些性质。PCA和LDA是常见的降维方法。
参考文献
1.https://www.zhihu.com/question/29262795?sort=created
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