特徵選擇與特徵抽取的區別

機器學習領域的一個廣泛問題是如何下降數據的維度，由於太高的維度會嚴重影響計算效率並形成數據稀疏。降維方法通常分爲兩類：特徵選擇 （Feature Selection）和特徵抽取 （Feature Extraction）。 特徵選擇 特徵選擇的目標是從原始的d個特徵中選擇k個特徵。 特徵抽取 特徵抽取的目標是根據原始的d個特徵的組合造成k個新的特徵，即將數據從d維空間映射到k維空間。 不管是特徵選擇

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