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歪fine朱 · 2025年05月08日

我想问一下特征工程和降维里面的主成分分析,这两者之间有没有先后顺序?还是可以依据具体数据场景进行特征的减少聚焦或者创造新的特征?

NO.PZ2023050402000008

问题如下:

将很多相互关联的特征,总结成少量的新的彼此之间不相关的组合变量,这种方法叫做?

选项:

A.特征选择

B.主成分分析

C.数据提取

D.特征工程

解释:

正确答案是B选项。主成分分析将很多相互关联的特征进行重新组合,总结成少量的新的组合变量,这些新的组合变量就是“主成分”,彼此之间不相关。

降维里是降低原有特征而产出新变量,数据工程则是产出新变量。这个新变量和新特征怎么区分?

1 个答案

pzqa38 · 2025年05月09日

嗨,努力学习的PZer你好:





一般情况下,先进行主成分分析,再进行特征工程

- 主成分分析:首先应用主成分分析对原始数据进行降维,得到一组主成分。主成分分析可以将高维数据投影到低维空间,减少数据的维度,同时保留数据的主要信息。

- 特征工程:在得到主成分后,经过特征选择(减少特征),再进行特征工程(增加特征)。可以对主成分进行进一步的处理,如选择重要的主成分、对主成分进行组合或转换等,以更好地满足模型的需求。这种情况下,主成分分析可以作为一种特征提取的方法,为后续的特征工程提供基础。


在实际应用中,还可以根据具体情况多次迭代特征工程和主成分分析的过程,不断优化数据的表示和模型的性能。例如,先进行一轮特征工程,然后用主成分分析进行降维,再根据降维后的数据进行第二轮特征工程,如此反复,直到达到满意的效果。


降维里是降低原有特征而产出新变量,数据工程则是产出新变量。这个新变量和新特征怎么区分?新特征和变量是一回事的哈

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虽然现在很辛苦,但努力过的感觉真的很好,加油!

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2025-03-22 21:58 1 · 回答

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