ウェーハマップの欠陥パターンを効率的に分類するためには、まず画像データから特徴量を抽出する必要があります。提案された手法では、事前に学習されたCNNを使用して特徴抽出を行っています。CNNは画像認識において優れた性能を発揮し、ウェーハマップの欠陥パターンを抽出するのに適しています。特徴量抽出後に次元削減を行うことで、クラスタリングアルゴリズムが効率的にパターンを識別できるようになります。適切な次元削減手法を選択し、適切な次元数を設定することが重要です。また、欠陥パターンの多様性や変動性を考慮して特徴量抽出手法を選定することも重要です。