特征提取

特征提取是把原始数据集中的多项属性提取出来组成一个新的数据集，这个新数据集通常只包含与分析任务本身有关的属性。特征提取主要用于简化数据分析手段，降低计算量，更好地了解实际数据，进而可以更有效地进行数据分类、聚类、预测、建模等。特征提取的关键在于确定、提取、评价这三个步骤的有效性和有效性。

一般来说，确定特征包括数据收集、数据预处理、特征识别和特征提取四个步骤。首先根据任务的具体要求进行数据收集，数据收集可以采用实验室实验方法、数据库访问方法或数据集解析方法等。其次进行数据预处理，数据预处理是为了方便数据进行处理，通常包括数据校正、异常值处理、标准化、归一化等，以达到良好的特征提取效果。接着进行特征识别，特征识别是指对原始数据中每一项能够提取出的独特性进行量化，可以用特征分析、关联分析、可视化分析等方法进行特征识别。最后进行特征提取，特征提取是从原始数据集中提取出相关特征形成一个新的特征数据集，特征提取方法包括主成分分析、独立成分分析、因子分析等。

特征提取对于数据挖掘系统的重要性在于，特征提取能够提取出易于分析的特征，减少非常多的噪声数据，更易于理解和控制，帮助系统更好地做出决策，在许多大数据收集和分析技术中都占有重要作用。