特徵選擇和特徵變換
一般情況下,特徵是相關的。例如,影象中,我們利用每個畫素紅、綠、藍三個通道進行影象分類(例如影象中貓狗的判別)。感知紅光的感測器也會捕獲一些藍光和綠光。類似的,藍光和綠光的感測器也會接收一定程度的紅光。結果,畫素的R、G、B三通道的值就是統計相關的。這樣,簡單從特徵向量中拋棄R值,便也將其中G和B的資訊也一起去掉了。換句話說,在降維之前,應先進行特徵空間變換,以獲取潛在的獨立成分。
簡而言之,特徵選擇就是選擇某些特徵,拋棄另一些特徵;特徵變換就是將所有特徵經過某種變化,提取隱含資訊等。
裁剪於:
使用 PCA 進行特徵提取
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