特征向量工程算法有哪些

特征向量工程是数据预处理的一个重要步骤，用于创建适合机器学习算法的特征集。以下是常见的特征向量工程算法：

1. 特征选择：选择最相关的特征，减少噪声和冗余特征。

2. 特征缩放：对特征进行缩放，以避免某些特征占据了整个特征空间。

3. 特征提取：从原始特征中提取新的特征，以增强对目标的区分度。

4. 特征降维：将高维特征空间降维到低维特征空间，以提高计算效率和避免过拟合。

5. 特征交叉：将不同的特征组合成新的特征，增加对目标的刻画能力。

6. 特征映射：将特征映射到另一个空间中，以提高分类器的性能。

7. 特征过滤：基于统计或信息理论的方法，删除冗余或无用的特征。

8. 特征衍生：通过新的特征表示法，将原始特征转换为更有意义的特征。