回顾 口特征选择 ■特征这梓(selection):从原始特征中桃选出一些 最有代表性，分类性能最好的特征 ■常见类别可分离性判据： 一 基于距离的可分性判据 基于概率密度分布的判据 ☐特征提取 特征提取(extraction):用映射（或变换)的方法 进一步处理，把原始特征变换为较少的新特征 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 □ 特征选择 ■ 特征选择(selection) ：从原始特征中挑选出一些 最有代表性，分类性能最好的特征 ■ 常见类别可分离性判据： － 基于距离的可分性判据 － 基于概率密度分布的判据 □ 特征提取 特征提取 (extraction)：用映射（或变换）的方法 进一步处理，把原始特征变换为较少的新特征 回顾