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模式识别基础：特征提取与选择all.docx

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    特征提取与选择

    在模式识别中，特征提取和选择是至关重要的步骤。这些步骤旨在从原始数据中提取出对分类或识别任务有用的特征，并选择最具有区分性的特征组合。特征提取是从原始数据中生成特征向量的过程，而特征选择是从这些特征中选择最相关和最有效的子集。这两者共同决定了模式识别系统的性能和效率。

    1.特征提取

    特征提取是将原始数据转换为一组数值特征的过程。这些特征通常是对原始数据的某种表示或变换，能够更好地捕捉数据中的有用信息。有效的特征提取可以显著提高模式识别系统的性能。

    1.1基于统计的特征提取

    基于统计的特征提取方法使用统计量来描述数据的特性。常见的统计特

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