Python機器學習：5.1 PCA進行無監督降維

類似於特徵選擇，我們可以使用特徵抽取來減小數據集中的特徵維度。不過，不同於特徵選擇算法會保留原始特徵空間，特徵抽取會將原始特徵轉換/映射到一個新的特徵空間。換句話說，特徵抽取可以理解爲是一種數據壓縮的手段，同時保留大部分相關信息(譯者注：理解爲摘要)。特徵抽取是用於提高計算效率的典型手段，另一個好處是也能夠減小維度詛咒(curse of dimensionality)，特別是對於沒有正則化的模型。

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