一、用自己的话描述出其本身的含义：
1、特征选择
从原始特征中选取最有效的特征以降低数据集维度的过程。
2、PCA
利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
二、并用自己的话阐述出两者的主要区别
特征选择后还是原来的那个特征集，
而PCA则特征集会变，特征数目会变少。
主成分分析
原文：https://www.cnblogs.com/sgczw/p/12821911.html
