非线性特征提取

非线性特征提取（nonlinear feature extraction），理学-计算机科学技术-计算机应用-多媒体计算-模式识别-非线性特征提取，通过非线性变换将原始数据映射到新的特征空间中，从而构建能够保持数据相关信息的精简的特征表示的过程。非线性特征提取在模式识别、图像处理、文本分析、时序数据分析等领域中有着广泛的应用，人们通过此类方法筛除噪声和冗余信息，以便更好地理解图像、视频、音频、文本等现实世界中的复杂数据结构。例如，在分类任务中，此方法能够有效地提取非线性特征，从而使线性分类器在新特征空间中获得具有竞争力的分类性能。常见的非线性特征提取方法包括核方法（kernel methods）、稀疏编码（sparse coding）、流形学习（manifold learning）和深度学习（deep learning）等。特征提取常与降维算法有关，根据使用方法是否为线性，可以分为线性特征提取和非线性特征提取。