机器学习-第九次作业-主成分分析

一、用自己的话描述出其本身的含义：

1、特征选择：从m个原始特征中选择n个最有效特征以降低数据集维度的过程来使得系统的特定指标最优化。

2、PCA：数据中会使方差最大化的方向，它是在对特征数据执行投影或压缩时，最大化的降低信息丢失。

二、并用自己的话阐述出两者的主要区别

PCA降维是从选择最优基向量来选择方差较大的维度，因为我们假定小方差维度携带的信息量可以忽略不计。

特征选择则是从模式识别的方向出发的数据处理方法，一些方法会利用到response信息。