无监督特征选择方法按照什么标准可以划分成哪几类

无监督特征选择方法按照特征选择的依据可以划分为以下几类：

1. 方差分析法：通过比较不同特征之间的方差来选择最具有代表性的特征，常用的方法包括方差分析和卡方检验等。

2. 熵权法：以信息熵为基础，通过计算每个特征对样本的贡献来选择最具有代表性的特征。

3. PCA方法：利用主成分分析的方法将原始特征转化为新的特征，从而达到特征选择的目的。

4. 聚类方法：通过对样本进行聚类分析，选择最具有代表性的特征。

5. 基于距离的方法：通过计算样本之间的距离来选择最具有代表性的特征。常用的方法包括最小距离法、平均距离法和最大距离法等。

6. 基于密度的方法：通过计算样本之间的密度来选择最具有代表性的特征。常用的方法包括DBSCAN和OPTICS等。

7. 模型选择方法：通过训练多个模型，比较它们在不同特征下的表现来选择最具有代表性的特征。常用的方法包括Lasso和随机森林等。