我有五百个数据点，分别为某个个体的500个不同的指征，每个指征为（－100，100）之中的一个数据，通过500个指征判断个体属于A类还是B类。其中，一些指标的指向性很相似，我想最好可以将指向性相同的几个指标合并变为x1, x2, x3...，然后做binary logistic regression。或者指标比较多是不是应该用multinomial logistic regression？
如果有别的方法，欢迎提出～第一次发帖，希望各位帮忙，谢谢！