特征提取

机器学习中的特征提取是指从原始数据中自动或半自动地提取具有判别性和代表性的关键信息，以降低数据维度、提升模型性能并增强可解释性的过程。在传统方法中，特征提取通常依赖于人工设计的统计量（如均值、方差）、信号处理技术（如傅里叶变换、小波分析）或结构描述符（如Sobel边缘检测、Hu矩），这些方法虽然可解释性强，但往往需要领域专业知识且难以捕捉复杂非线性关系。随着深度学习的发展，基于神经网络的特征提取已成为主流，卷积神经网络（CNN）通过多层卷积和池化操作自动学习图像的层次化特征，从底层的边缘纹理到高层的语义信息；图神经网络（GNN）则通过消息传递机制聚合节点与邻域信息，适用于分子结构或社交网络等图数据；而Transformer模型利用自注意力机制动态捕捉长程依赖关系，在自然语言处理和跨模态任务中表现出色。

特征提取技术的选择需综合考虑数据特性（如图像、时序、图结构）、任务需求（分类、检测、生成）和计算资源，例如在材料科学中，原子局部环境描述符（SOAP）与图神经网络结合可精准预测材料性能；在医疗影像分析中，3D CNN与放射组学特征融合能显著提升病灶识别准确率。当前研究热点包括小样本特征学习、可解释特征可视化以及面向边缘设备的轻量化特征提取，这些进展正推动机器学习在自动驾驶、精准医疗和科学发现等领域的应用边界不断扩展。