特征提取和特征选择是dimensionalityreduct

特征提取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）的两种方法，针对于the curse of dimensionality(维灾难)，都可以达到降维的目的。但是这两个有所不同。

主成分分析(Principle Components Analysis PCA)和线性评判分析（LinearDiscriminant AnalysisLDA）是特征提取的两种主要经典方法。

对于特征提取，有两种类别：

可见， PCA和LDA两种方法的目标不一样，因此导致他们的方法也不一样。PCA得到的投影空间是协方差矩阵的特征向量，而LDA则是通过求得一个变换W使得变换之后的新均值之差最大、方差最大（也就是最大化类间距离和最小化类内距离），变换W就是特征的投影方向。