预处理和特征抽取流程图

预处理和特征抽取是机器学习中非常重要的步骤。预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，目的是将原始数据转化为可用的数据。特征抽取则是从原始数据中提取有用的信息，以便于后续的建模和分析。 在预处理阶段，我们需要对原始数据进行清洗，去除其中的噪声和无关信息。同时，我们还需要处理缺失值和异常值，以保证数据的完整性和准确性。 接下来是特征抽取阶段。在这一阶段，我们需要从原始数据中提取有用的信息，以便于后续的建模和分析。常用的特征抽取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。