主成分分析

一、用自己的话描述出其本身的含义：

1、特征选择

　　答：指的是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程

2、PCA

　　答：PCA是一种简化数据集的技术，通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的

二、并用自己的话阐述出两者的主要区别

　　答：

　　特征选择只是单纯的从一堆特征里筛选出想要的特征，不会改变其特征值，保证特征的完整性，而pca则会根据数据的主要成分，分析后自动将冗余的信息整合起来，降低数据的维数，保证数据与特征之间的辨识性。