降维

✍ dations ◷ 2025-11-24 21:18:52 #降维

在机器学习和统计学领域，降维是指在某些限定条件下，降低随机变量个数，得到一组“不相关”主变量的过程。降维可进一步细分为变量选择和特征提取两大方法。变量选择假定数据中包含大量冗余或无关变量（或称特征、属性、指标等），旨在从原有变量中找出主要变量。现代统计学中对变量选择的研究文献，大多集中于高维回归分析（英语：High-dimensional_statistics），其中最具代表性的方法包括：特征提取可以看作变量选择方法的一般化：变量选择假设在原始数据中，变量数目浩繁，但只有少数几个真正起作用；而特征提取则认为在所有变量可能的函数(比如这些变量各种可能的线性组合)中，只有少数几个真正起作用。有代表性的方法包括：

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870110　数学 120　信息科学与系统科学 130　力学 140　物理学 150　化学 160　天文学 170　地球科学 180　生物学210　农学 220　林学 230　畜牧、兽医科学 240　水产学310