判断题常用的类别可分性度量准则函数有基于类内类间距离和基于概率距离的准则函数。
判断题特征提取或特征选择方案的优化，其准则函数都应该与类别可分性呈单调递减关系。
判断题特征提取是通过映射得到一组新的特征，特征选择是从高维特征中选出一组最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的。
判断题主成分分析法的核心思想是样本集在各个不同的方向上进行投影其方差是不同的，方差越大的方向，包含的信息量越大，就越是整个样本集分布特性的“主成分”。
判断题主成分分析法是对针对类别可分性，对已经有的特征进行特征降维的方法。
