一、用自己的话描述出其本身的含义：
1、特征选择
2、PCA
特征选择就是，一个学习任务会有很多属性，属性就是特征，有些无关紧要，有些很有用，一般是选择有用的特征就行数据分析与学习。
PCA就是，将特性明显的，较为重要的信息保留下来。
二、并用自己的话阐述出两者的主要区别
特征选择就是，从海量的数据中选取最为关键的重要的。
而PCA就是从海量的数据挑选重要的保留下来，其他都剔除掉。
假设，切一个蛋糕
特征选择：选取好吃好看的部分。
PCA：只保留蛋糕好吃好看的部分，其余都不要了。
总结：区别在于蛋糕数量的变化。
原文：https://www.cnblogs.com/fzybk/p/12814390.html