Python机器学习：5.1 PCA进行无监督降维

类似于特征选择，我们可以使用特征抽取来减小数据集中的特征维度。不过，不同于特征选择算法会保留原始特征空间，特征抽取会将原始特征转换/映射到一个新的特征空间。换句话说，特征抽取可以理解为是一种数据压缩的手段，同时保留大部分相关信息(译者注：理解为摘要)。特征抽取是用于提高计算效率的典型手段，另一个好处是也能够减小维度诅咒(curse of dimensionality)，特别是对于没有正则化的模型。

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