特征提取流程图

特征提取流程图是一个用于描述数据预处理过程中特征提取步骤的图形表示。它通常包括以下几个主要步骤： 1. 数据收集：从各种来源获取原始数据，如文本、图像、音频等。 2. 数据清洗：去除噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量和完整性。 3. 数据转换：将原始数据转换为适合特征提取的形式，如将文本转换为词向量。 4. 特征选择：从大量特征中选择对模型预测最有用的特征。 5. 特征降维：通过主成分分析（PCA）或其他方法减少特征的数量，降低计算复杂度。 6. 特征编码：将离散特征转换为连续值，以便神经网络等模型能够处理。 7. 特征归一化：将特征值缩放到同一范围，防止某些特征对模型的影响过大。