PCA降维与特征选取的区别

时间 2020-12-30

标签机器学习 PCA降维繁體版

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1.概念简介 PCA是指 Principal Components Analysis,译为主要成分分析。用于减少数据集的维度，同时保持数据集中使方差贡献最大的特征。改变了原来特征的形式。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，用于训练模型。没有改变特征的形式。 2.问题背景在实际的问题中，数据集中的特征可能过多。比如，30*30的一张图片的特征会有900个，房价预

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1. 特征选择与降维
2. 特征选择和特征提取区别、PCA VS LDA
3. 20190625——特征降维特征选择
4. 使用PCA进行特征降维
5. 特征降维-PCA（Principal Component Analysis）
6. PCA对特征点描述子降维
7. 特征工程(五): PCA 降维
8. 『特征降维』PCA原理-Principal Component Analysis
9. opencv笔记(9)：特征降维-PCA
10. 特征选择与特征抽取的区别
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