无监督特征选择
无监督特征选择是一种基于数据本身结构进行特征选择的方法，不需要事先确定类别标签。无监督特征选择方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、因子分析（FA）等。这些方法可以通过对数据进行降维或聚类分析来发现数据的内在结构和相关性，从而选择最具代表性的特征。无监督特征选择方法可用于数据降维、图像处理、生物信息学等领域。
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无监督特征选择是一种基于数据本身结构进行特征选择的方法，不需要事先确定类别标签。无监督特征选择方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、因子分析（FA）等。这些方法可以通过对数据进行降维或聚类分析来发现数据的内在结构和相关性，从而选择最具代表性的特征。无监督特征选择方法可用于数据降维、图像处理、生物信息学等领域。
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