好钢用在刀刃上：降维学习

主成分分析利用正交变换将可能存在相关性的原始属性转换成一组线性无关的新属性，并通过选择重要的新属性实现降维；
主成分分析的解满足最大方差和最小均方法两类约束条件，因而具有最大可分性和最近重构性；
特征选择则是选取原始特征中的一个子集用于学习任务，是一种主要的降维技术；
特征选择的关键问题是对特征子集的评价，主要的特征选择算法包括包裹法、过滤法和嵌入法。

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