特征提取

资 源 简 介

特征提取

详 情 说 明

特征提取和特征选择是模式识别和机器学习中的关键技术，它们直接影响模型的性能和效率。特征提取通过变换原始数据生成新特征，而特征选择则是从现有特征中筛选出最相关的子集。两者共同目标是降低数据维度，去除冗余信息，同时保留关键特征。

特征提取方法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等。PCA通过正交变换将可能相关的变量转换为线性不相关的主成分。LDA则寻找能够最大化类间差异同时最小化类内差异的特征组合。这些方法不仅能减少计算负担，还能提高模型泛化能力。

特征选择技术分为过滤法、包装法和嵌入法三大类。过滤法基于统计指标评估特征重要性；包装法通过迭代训练模型来评估特征子集；嵌入法则将特征选择作为模型训练的一部分。合理选择特征可以显著提升模型精度，降低过拟合风险。