摘要： 一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 答： 1 特征选择：就是从原本的数据中，单纯地从提取到的所有特征中选择部分 特征作为训练集特征，本身的值没有任何改变，只是选取一部分特征进性训练， 而没有选择的那部分就被抛弃掉。 PCA：本质就是将数 阅读全文

摘要： 用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图 答： #删除低方差特征0-9from sklearn.feature_selection impor 阅读全文