【机器学习】主成分分析 (PCA)、无监督特征提取

数据降维

主要有两类方法，用于将输入数据的特征降维，分别是「特征提取」与「特征选择」。

特征选择

在原始特征集中选择一个子集。

特征提取

对原始特征集中所有特征进行线性组合，实现降维的目的。通常分为无监督与有监督两类：

无监督：最小化信息损失
有监督：最大化类别间差异

PCA

特点：由于是无监督，因此降维时所有数据平等看待。

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