Изменения

Одним из самых известных методов линейного feature extraction является PCA (Principal Component Analysis, рус. ''метод главных компонент''). Основной идеей этого метода является поиск такой гиперплоскости, на которую при ортогональной проекции всех признаков максимизируется дисперсия. Данное преобразование может быть произведено с помощью сингулярного разложения матриц и создает проекцию только на линейные многомерные плоскости, поэтому и метод находится в категории линейных. К нелинейным методам, например, могут быть отнесены методы отображающие исходное пространство признаков на нелинейные поверхности или топологические многообразия.

Пример выделения признаков с помощью PCA в scikit-learn:

// Импорт библиотек