特征提取
特征提取是指从原始数据中提取关键信息的过程，目的是降低数据维度、减少冗余并提升模型性能。特征提取通过数学变换或统计方法捕捉数据本质结构，常用的特征提取算法包括 PCA （主成分分析）、 LDA （线性判别分析）、 LBP （局部二值模式）、 HOG （方向梯度直方图）、 SIFT （尺度不变特征变换）、 SURF （加速鲁棒特征）、 小波变换 和 傅里叶变换 等。
特征提取的定义和目的
特征提取是通过数学变换将高维、冗余的原始数据转换为低维、集中的特征，以提高模型效率和性能。其核心逻辑是通过捕捉数据本质结构，保留对任务（如分类、回归）更有效的信息，从而降低数据复杂度并保留重要特征。
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