一、用自己的话描述出其本身的含义：
1、特征选择
是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。
2、PCA
主成分分析 ，是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。
二、并用自己的话阐述出两者的主要区别
特征选择：是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程，没有改变原始特征。
PCA：主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。改变了原始特征。
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