基本信息
文件名称：图像处理仿真：图像特征提取_（10）.特征选择与降维.docx
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总页数：13 页
更新时间：2026-01-02
总字数：约1.22万字
文档摘要
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特征选择与降维
在图像处理仿真中，特征选择与降维是至关重要的步骤。图像数据通常具有高维度，这不仅增加了计算复杂度，还可能导致过拟合问题。因此，通过特征选择与降维，可以有效地减少数据维度，提高计算效率，同时保留最关键的信息，提升模型的泛化能力。本节将详细介绍特征选择与降维的原理和方法，并通过具体的代码示例来说明这些方法的应用。
特征选择
特征选择是从原始图像特征中选择最具有代表性和判别性的特征子集。这一过程可以分为三个主要步骤：特征评分、特征排序和特征选择。常见的特征选择方法包括过滤法（FilterMethods）、包装法（WrapperMethods