机器学习二分类样本少可以做吗？

Question

我有59个样本，48个特征，想做一个二分类预测，观察哪些特征对分类贡献比较大。请问大家这个样本量可以做吗？感觉样本量太少

Answer 1

理论上可以做，但样本量太少。
首先，你的问题不是很明确，你是聚类问题（59个样本没有分类标记），还是分类问题（59个样本已标记属于那种分类）。
如果是聚类问题，这些特征和样本也是可以做的，只是效果很难说。因为聚类问题的效果没有对错，甚至没有绝对的好坏，只有相对的分类是否合理，是否能明确区隔。基本上就是根据这些特征的某种距离（如欧式距离）来进行聚类，总能得到结果，也没法说分类的结果不好。举个例子，全国 31个省市区，你找多少个特征出来都能找到，分为两类，怎么分都有道理，只是分类的角度不同而已。
如果是分类问题，48个特征相对于 59个样本显然是太多了。建议先做主元素分析，把特征减少到 5～10个，这样就比较好处理了。

Answer 2

是有点少，但还是可以做的