模式識別學習筆記（6）——特徵維數問題

特徵維數帶來什麼問題？ 1、計算 2、存儲 3、泛化能力，過擬合overfitting 分類錯誤率與特徵 特徵維數決定可分性 比如：3D空間完全可分，而2D和1D投影空間有重疊 但，增加特徵也可能導致分類性能更差，因爲有模型估計誤差（wrong model） 計算複雜度 當樣本數小於特徵維度時，協方差可能奇異 過擬合（overfitting） 特徵維數高、訓練樣本少導致模型參數估計不準確，比如協方

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