分别介绍下特征提取、特征转换、特征选择

特征提取是指从原始数据中提取出有用的特征，通常包括数据预处理、特征提取和特征编码等步骤。例如，对于图像数据，特征提取可以通过计算颜色、纹理、形状等特征来描述图像的特征。

特征转换是指将原始数据转换为新的特征空间，以便更好地描述数据的特征。这种转换可以通过线性或非线性变换来实现。例如，PCA（主成分分析）可以将原始数据转换为具有更少维度的新特征空间，以便更好地描述数据的特征。

特征选择是指从原始特征中选择最相关的特征，以便更好地描述数据的特征。这种选择可以采用过滤式、包裹式或嵌入式方法。例如，过滤式方法可以根据特征与目标变量之间的相关性进行特征选择，而包裹式方法则直接针对特定的学习算法进行特征选择。