据内涵特征提取

‌特征提取‌是指从原始数据中提取关键信息的过程，旨在降低数据的复杂度并保留重要的特征，从而提高模型效率和性能。特征提取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，这些特征能够更好地反映数据的本质特性‌。
特征提取的定义和重要性
特征提取是从原始数据中识别和提取具有代表性和信息性的特征的过程。这些特征是原始数据的简化表示，保留了数据中最相关的方面。特征提取对于机器学习和数据分析至关重要。