[AI] feature extraction과 feature selection에 대한 나름의 이해

feature selection은 원래 있던 feature들 중 필요없는 것들을 제거하는 것이고

feature extraction은 원래 있던 feature들을 활용하여 새로운 feature들의 집합을 만드는 것이다.

 

feature extraction에는 대표적으로 PCA가 있는데 주요한 성분 먼저 추출을 통해 압축을 하는 것으로 볼 수 있다.

입력 데이터의 공분산 행렬을 통해 고유벡터를 구하고 입력데이터와 고유벡터를 선형변환하여 차원을 축소하는 방법이다.

 

Reference

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https://huidea.tistory.com/126

[Machine learning] 차원축소, PCA, SVD, LSA, LDA, MF 간단정리 (day1 / 201009)