特徵提取和選擇

 由圖像或波形所獲得的數據量是相當大的。例如，一個文字圖像可以有幾千個數據，一個心電圖波形也可能有幾千個數據，一個衛星遙感圖像的數據量就更大。爲了有效地實現分類識別，就要對原始數據進行變換，得到最能反映分類本質的特徵。這就是特徵提取和選擇的過程。一般我們把原始數據組成的空間叫測量空間，把分類識別賴以進行的空間叫特徵空間，通過變換，可把在維數較高的測量空間中表示的模式變爲在維數較低的特徵空間中表示的模式。在特徵空間中的一個模式通常也叫做一個樣本，它往往可以表示爲一個向量，即特徵空間中的一個點。