特征提取（）在机器学习、模式识别和图像处理中有很多的应用。特征提取是从一个初始测量的资料集合中开始做，然后建构出富含资讯性而且不冗余的导出值，称为特征值（feature）。它可以帮助接续的学习过程和归纳的步骤，在某些情况下可以让人更容易对资料做出较好的诠释。特征提取是一个降低维度的步骤，初始的资料集合被降到更容易管理的族群（特征）以便于学习，同时保持描述原始资料集的精准性与完整性。当一个演算法的输入资料太过于庞大冗余以至于不便处理（如：一样的测量方法但是分别使用英尺和公尺表示，或是影像中像素的重复性），