特征；获取未归一化的特征向量

特征是指用于描述事物或对象的可观测属性或特性。在机器学习和数据分析领域，特征通常是指用于训练模型或进行数据分析的输入变量。

获取未归一化的特征向量意味着获取未经过标准化或归一化处理的特征向量。特征向量是由多个特征组成的向量，每个特征都代表了一个维度上的值。未归一化的特征向量可能具有不同的尺度和范围，这可能会对某些机器学习算法产生负面影响，因为某些算法对特征的尺度敏感。

在进行机器学习任务时，通常会对特征向量进行归一化或标准化处理，以确保各个特征具有相似的尺度和范围。这有助于提高模型的性能和稳定性，并且可以避免某些特征对模型的影响过大。

常见的特征归一化方法包括最小-最大缩放（Min-Max Scaling）和标准化（Standardization）。最小-最大缩放将特征值线性映射到一个指定的范围，例如[0, 1]或[-1, 1]，保留了原始特征的分布形状。标准化则通过减去均值并除以标准差，将特征值转换为均值为0，标准差为1的分布。

特征向量的获取和处理在各个领域都有广泛的应用。在计算机视觉中，特征向量可以表示图像的颜色、纹理或形状等特征，用于图像分类、目标检测等任务。在自然语言处理中，特征向量可以表示文本的词频、词向量或语法特征，用于文本分类、情感分析等任务。在推荐系统中，特征向量可以表示用户的兴趣、物品的属性等，用于个性化推荐。

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