一、用自己的话描述出其本身的含义：
1、特征选择：原始数据中，有许多特征值是一样的，去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，才可以更容易看清真相。
2、PCA：即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
二、并用自己的话阐述出两者的主要区别
特征选择：单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征。
PCA：从一个维度空间映射到另一个维度空间。
原文：https://www.cnblogs.com/hzxx/p/12814930.html