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单选题
162、特征向量的形成过程不包括()。
A
特征形成
B
特征提取
C
特征选择
D
特征评判
答案解析
正确答案：D
解析：
**解析：**
在机器学习和模式识别中，特征工程（Feature Engineering）或特征向量的构建过程通常包含以下几个核心步骤：
1. **特征形成（Feature Formation）**：指从原始数据中初步生成或构造出可能具有区分度的特征。这往往涉及对原始数据的预处理和初步变换。
2. **特征提取（Feature Extraction）**：指通过某种映射或变换（如主成分分析 PCA、线性判别分析 LDA等），将高维原始数据转换为低维且具有代表性的新特征集合，旨在保留大部分有用信息的同时降低维度。
3. **特征选择（Feature Selection）**指从已有的特征集合中筛选出最相关、最具区分能力的子集，去除冗余或无关的特征，以提高模型效率并防止过拟合。
而**特征评判（Feature Evaluation/Judgment）**通常不是一个独立的“形成”步骤，而是贯穿于特征选择和模型训练过程中的评估手段。我们可能会使用某些指标来评判特征的好坏，从而辅助进行特征选择，但它本身不属于特征向量形成的直接构建环节。特征向量的形成主要关注的是如何“得到”和“筛选”特征，而不是对特征进行主观或客观的“评判”这一独立动作。
因此，特征向量的形成过程主要包括特征形成、特征提取和特征选择，不包括特征评判。
故正确答案为 **D**。
题目纠错
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