如果您遇到的问题不是所涉及的对象和功能，而是不知道这些组合在一起，即您想要查看是否存在基于数据的自然组。在拍摄这个新物体的10个特征（比如20世纪80年代的吉他）并将它们分成5个特征的两个功能组合中是否有任何价值 - 一组与人类事物有关（如颜色，价格等），另一组是物理特征（重量，木材类型）等？ 我希望找到的一个小组的例子是说电和声之间的区别，但我们不知道。可能最终数据告诉我们，由于价格，重量等原因，美国和欧洲吉他之间存在差异。
所以我的想法是针对第一组5个特征训练我的模型，然后针对第二个特征，并以某种方式使用这两个结果来形成预测？
此程序是否有特定名称或者是否有任何优点？
我正试图解决打破玩具问题并从未知数据中获取最多信息。
我是一名遗传研究员，想学习一些分类等。
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包装器方法 - 这些方法确定用于训练和访问性能的功能子集。但是，他们会根据效果添加或删除功能。
然而，通过简单地分割特征向量并对每个特征向量进行训练，是否有任何特征提取功能？然后组合或分析这两个独立特征向量的结果。