特徵提取是資料降維的過程，透過最佳化，減少原始資料的數量，提高資料的可用性。大型資料集需要大量運算資源來處理，而特徵提取可以有效地減少需要處理的資料量，同時仍能準確描述原始資料集。
特徵提取是將原始資料轉換為數字特徵的過程，保留關鍵資訊。經過處理後，可獲得更準確的結果。
與特徵選擇不同的是，特徵選擇保留了原始特徵的子集，而特徵提取創建了全新的特徵。
如何進行特徵提取？
可以手動或自動進行特徵提取。
手動特徵提取需要識別和描述與特定問題相關的特徵，並實作提取這些特徵的方法。
自動特徵擷取涉及利用專門的演算法或深度網路從訊號或影像中自動擷取特徵，無需人工幹預。
經過研究，工程師和科學家已經開發出用於圖像、訊號和文字的特徵提取方法。
為什麼要使用特徵提取？
當需要在不遺失重要資訊的情況下減少處理所需的資源數量時，特徵提取非常有用。特徵提取還可以減少給定分析的冗餘資料量，這可以提高機器學習和泛化步驟的速度。
特徵提取還有以下作用：
- #改進模型精確度
- 降低過擬合風險
- 加快模型訓練速度
- 幫助資料視覺化
- 增加模型的可解釋性
##特徵擷取的應用
1.自動編碼器
自動編碼器目的是無監督學習高效的資料編碼。特徵提取用於識別資料中的關鍵特徵以進行編碼，方法是從原始資料集的編碼中學習以推導出新的特徵。
2.字袋
字包是一種自然語言處理技術，它提取句子、文件、網站等中使用的單字，並依使用頻率分類。這種技術也可以應用於影像處理。
3.影像處理
演算法用於偵測數位影像或影片中的形狀、邊緣或運動等特徵。隨著深度學習的興起，特徵提取主要被用於影像資料的處理。
如何對影像資料進行特徵提取？
影像資料的特徵提取涉及以緊湊特徵向量的形式表示影像的關鍵部分。過去，這是透過專門的特徵檢測、特徵提取和特徵匹配演算法來實現的。如今，隨著深度學習在影像和視訊分析的應用，加之演算法能力的提升，已經跳過了特徵提取步驟。
不過無論使用哪種方法，影像配準、物件偵測和分類以及基於內容的影像檢索等電腦視覺應用都需要影像特徵的有效表示。
如何對訊號進行特徵提取？
由於高資料率和資訊冗餘，直接使用原始訊號訓練機器學習或深度學習通常會產生較差的結果。而先透過特徵提取辨識訊號中最具辨別力的特徵，就可以讓機器學習或深度學習演算法更容易使用這些特徵。
在分析訊號和感測器資料時，可以應用脈衝和轉換指標、測量訊號雜訊比(SNR)、估計譜熵和峰度以及計算功率譜進行特徵擷取。
如何對時頻變換進行特徵擷取？
可以使用時頻變換，例如短時傅立葉變換(STFT)，作為機器學習和深度學習模型中訓練資料的訊號表示。例如，卷積神經網路(CNN)通常用於影像數據，並且可以成功地從時頻變換返回的2D訊號表示中進行學習。
也可以使用其他時頻轉換，取決於特定應用。例如，恆定Q轉換(CQT)提供對數間隔的頻率分佈；連續小波轉換(CWT)通常可有效辨識非平穩訊號中的短暫瞬變。
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