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特征选择与降维技术

1.特征选择的基本概念

特征选择（FeatureSelection）是图像处理仿真中一个重要的步骤，用于从原始图像特征中选择最相关的特征子集，以提高后续处理任务的性能。特征选择的主要目的是减少特征数量，降低计算复杂度，提高模型的泛化能力，避免过拟合。特征选择可以分为以下三类：

过滤式（FilterMethods）：通过评估特征与目标变量之间的相关性，选择最相关的特征。常见的方法包括互信息、相关系数、方差阈值等。

包裹式（WrapperMethods）：通过构建模型并评估特征子集的性能，选择最优的特征子集。常见的方法包括递归特征