在 机器学习、 模式识别和 图像处理中，特征提取从初始的一组 测量数据开始，并建立旨在提供信息和非冗余的派生值（特征），从而促进后续的学习和泛化步骤，并且在某些情况下带来更好的可解释性。特征提取与 降维有关。特征的好坏对 泛化能力有至关 重要的影响。