特征选择和降维

特征选择和降维

1、相同点和不同点
特征选择和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系，如组合不同的属性得新的属性，这样就改变了原来的特征空间；而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。
2、降维的主要方法
Principal Component Analysis(主成分分析)，详细见“简单易学的机器学习算法——主成分分析(PCA)”
Singular Value Decomposition(奇异值分解)，详细见“简单易学的机器学习算法——SVD奇异值分解”
Sammon’s Mapping(Sammon映射)

特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）的特征
特征提取：将原始特征转换为一组具有明显物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征
特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征，达到降维
两者作用：
1 减少数据存储和输入数据带宽
2 减少冗余
3 低纬上分类性往往会提高
4 能发现更有意义的潜在的变量，帮助对数据产生更深入的了解C](这里写自定义目录标题)
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