機器學習之特徵選擇

特徵選擇方法初識： 1、爲什麼要做特徵選擇 在有限的樣本數目下，用大量的特徵來設計分類器計算開銷太大而且分類性能差。 2、特徵選擇的確切含義 將高維空間的樣本通過映射或者是變換的方式轉換到低維空間，達到降維的目的，然後通過特徵選取刪選掉冗餘和不相關的特徵來進一步降維。 3、特徵選取的原則 獲取儘可能小的特徵子集，不顯著降低分類精度、不影響類分佈以及特徵子集應具有穩定適應性強等特點 特徵選擇方法總結

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