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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