星星_品职助教 · 2021年03月17日
同学你好，
这两者的性质，处理流程，目的都是不同的。可以理解为是两件不同的事情。
PCA是一种算法（第七章机器学习的内容）。目的是将彼此相关的多个变量通过复杂运算得到少数几个不相关的变量。达到降维的目的。
feature engineering（第八章大数据的内容）是数据处理的一个步骤。可以简单理解为对于数据修修补补，例如将“出生年月日”这一项改为“年龄”，“工资收入”和“其他收入”合并为“总收入”，也可以一项拆多项。达到数据整合，可以更好的输入模型的目的。
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这两章的内容是不会出现这么去做比较的。这两章考察的都是一些结论性质的东西，可以根据题目来进行学习。
