e*********g
发帖数: 77 | 1 不了解PCA
想用一堆变量拟合一堆数据，结果没办法拟合。
于是考虑减少变量个数，
但一般求特征值只是在变量空间里找正交主轴，特征值是variance,并不是按照定义域
所引起的值域变化量排序。
所以问题是，
怎样才能剔除假的不作用的变量，而找到函数值对其依赖最大的那些变量？
谢谢。 | Y*********i
发帖数: 713 | | w********5
发帖数: 54 | 3 feature selection
很多方法
【在 e*********g 的大作中提到】
: 不了解PCA
: 想用一堆变量拟合一堆数据，结果没办法拟合。
: 于是考虑减少变量个数，
: 但一般求特征值只是在变量空间里找正交主轴，特征值是variance,并不是按照定义域
: 所引起的值域变化量排序。
: 所以问题是，
: 怎样才能剔除假的不作用的变量，而找到函数值对其依赖最大的那些变量？
: 谢谢。
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