作业九-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：将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。

　　2、PCA：将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。

二、并用自己的话阐述出两者的主要区别

　　前者主要是通过人工操作，特征值不变，数据减少；后者是自动的，特征值改变。