1)特征选择:从L个度量值集合 中按一定准 则选出供分类用的子集,作为降维(m维,m<L)的分类 特征。 (2)特征提取:使一组度量值 通过某种变换 产生新的m个特征 ,作为降维的分类特征, 其中 。 当模式在空间中发生移动、旋转、缩放时,特征值应保持不变,保证仍可得到同样的识别效果。 例:特征选择与特征提取的...
特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效(同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性)的特征。 区别与联系 特征提取:将原始特征转换为一组具有明显物理意义(Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG])或者统计意义或核的特征。 特征选择:从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征,达到降维。
特征提取关注于从原始数据创建新的特征集,以表示尽可能多的原始信息,而特征选择则是从现有特征中选择子集,消除不必要的特征。 在实际应用中,特征提取与特征选择可以根据情况互相配合,以最大化模型性能。在一些情况下,先通过特征提取转化数据,再通过特征选择简化特征集,这样做可以更有效地解决问题。例如,在文本分类任务...
特征提取的方法主要有: 1)非监督学习:非监督学习通过聚类、主成分分析(PCA)、奇异值分解、独立成分分析(ICA)等方法从原始数据中提取出有价值的特征。 2)监督学习:监督学习可以通过特征选择,递归特征消除(RFE),基于权重的统计特征选择和基于函数的特征选择等方法从原始数据中提取出有价值的特征。 2.特征选择 特征选...
特征选择和特征提取可以单独使用,也可以结合使用。 特征选择通常从以下几个方面进行考虑: 1. 特征重要性:通过模型训练的过程中,可以计算每个特征在模型中的重要性,根据重要性进行特征选择。例如,可以使用随机森林、决策树等模型计算特征的Gini指数或信息增益,选择重要性较高的特征。 2.相关性分析:通过计算特征之间的...
首先,特征提取是通过某种变换或映射,得到新的特征表示,目的是降维、去噪或增强特征;而特征选择是从原始特征中选择出最具有代表性和重要性的特征子集,目的是简化模型、提高预测性能和可解释性。 其次,特征提取的方法是通过对原始数据进行变换,得到新的特征表示,比如PCA、ICA、LDA等;而特征选择的方法是通过对原始特征的...
最优特征提取:J(A*)=max J(A),J是准则函数 3、特征选择 从一组特征中挑选出一些最有效的特征,以达到降低特征空间维数的目的。 原始特征集合S中包含D个特征,目标特征集合F中包含d个特征; 最优特征选择:J(F*)=max J(F),J是准则函数 4、准则函数的选取 ...
特征选择是将原始特征转换为一组具有明显物理意义(Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG])或者统计意义或核的特征是从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间。 特征提取是从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征,达到降维,主要是通过属性间的关系,如组合不同的属性得到新的...
机器学习中,特征提取和特征选择的区别有:1、特征提取(Feature Extraction);2、特征选择(Feature Selection)。特征提取是一种将原始数据转换为新的、更具代表性的特征表示的方法。在特征提取过程中,通常会从原始数据中提取出一组与任务相关的特征,以便更好地表达数据的信息。
另外还有一个RFECV通过交叉验证的方式执行RFE,以此来选择最佳数量的特征。 代码语言:javascript 复制 from sklearn.feature_selectionimportRFEfrom sklearn.linear_modelimportLogisticRegression # 特征提取 model=LogisticRegression()rfe=RFE(model,3)rfe.fit(X,Y)print("Num Features: %s"%(rfe.n_features_))print...