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3.特征提取技术概述

在模式识别领域，特征提取是一项至关重要的任务。通过特征提取，我们可以从原始数据中提取出对分类、识别和预测任务有用的特征。这些特征通常比原始数据更简洁、更具代表性，并且可以显著提高模型的性能。本节将详细介绍特征提取的基本原理和技术，包括不同的特征提取方法及其应用场景。

3.1特征提取的基本原理

特征提取的目的是将原始数据转换为一组特征向量，这些特征向量能够更好地表示数据的内在结构和属性。特征提取的过程通常包括以下几个步骤：

数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化、降噪等处理，使其适合特征提取。

特征生成：从预处理后的数据中生成候选