特征选择和降维的区别
学习的过程中，关于特征选择和降维都是防止数据过拟合的有效手段，但是两者又有本质上的区别。 降维 降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。 举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个 ...
原文：特征选择和降维的区别
在学习的过程中，关于特征选择和降维都是防止数据过拟合的有效手段，但是两者又有本质上的区别。 降维 降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。 举个例子，现在的特征是 维，我们想要把它降到 维。降维的过程就是找个一个从 维映射到 维的映射关系。原始数据中的 个特征，每一个都对应着降维后的 维空间中的一个值。假设原始特征中有个特征的值 ...
2017-03-15 09:31 0 1815 推荐指数：
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