一、用自己的话描述出其本身的含义：
1、特征选择：用一些数学或工程上的方法来帮助我们更好地进行特征选择，过滤无关特征。
2、PCA：尽量减少原指标包含信息的损失，以达到对所收集数据进行全面分析的目的。
二、并用自己的话阐述出两者的主要区别
1、特征选择：只减少特征值
2、PCA：可能会改变数据以及特征值
主成分分析
原文：https://www.cnblogs.com/maoweizhao/p/12814632.html
