目前，我遇到了这样的问题：如何将两种（或多种）特征合并为一个最终特征来构建分类模型？

例如，我想做一个分类模型来预测药物-靶标相互作用，这里每种药物我可以获得500个特征，每个靶标我可以获得800个特征（这两种特征是相互独立的）。据我所知，一个简单的合并这两种特征的方法就是将它们相加（即每个药物-靶标对有500 + 800 = 1300个特征）。

有谁知道其他方法来做这种事情，并使用合并后的特征来构建分类模型吗？

回答：

即使有这么多特征，也有许多方法可以很好地工作，例如SVM。

此外，还有很多关于这方面的文献，包括SVD、PCA、MDS、特征选择、特征转换……你需要阅读这些内容，我们无法在没有你的数据的情况下从中为你挑选出神奇的解决方案。