特徵提取

特徵提取  在機器學習 、 模式識別和圖像處理中有很多的應用 。 特徵提取是從一個初始測量的資料集合中開始做 ， 然後建構出富含資訊性而且不冗餘的導出值 ， 稱爲特徵值 （ feature ） 。 它可以幫助接續的學習過程和歸納的步驟 ， 在某些情況下可以讓人更容易對資料做出較好的詮釋 。 特徵提取是一個降低維度的步驟 ， 初始的資料集合被降到更容易管理的族群 （ 特徵 ） 以便於學習 ， 同時保持描述原始資料集的精準性與完整性 。 當一個演算法的輸入資料太過於龐大冗餘以至於不便處理 （ 如 ： 一樣的測量方法但是分別使用英尺和公尺表示 ， 或是影像中像素的重複性 ） ， 這些資料可以被轉換成化簡後的特徵集合 ， 也稱作特徵向量 （ feature vector ） ， 決定這些原始資料子集的步驟稱爲特徵提取 。 成功的情形下 ， 被選擇的特徵包含跟輸入資料相關的資訊 ， 因此這些被化簡後的特徵能夠被用來做理想的任務 ， 而不使用原始完整的初始資料來做這個任務 。