提取对象：原始数据（特征提取一般是在特征选择之前） 提取目的：自动地构建新的特征，将原始数据转换为一组具有明显物理 意义（比如几何特征、纹理特征）或者统计意义的特征。 常用方法 降维方面的PCA、ICA、LDA等 图像方面的SIFT、Gabor、HOG等 文本方面的词袋模型、词嵌入模型等 3. 特征提取 18 许永洪,吴林颖.中国各地区人口特征和房价波动的动态关系[J].统计研究,2019 统计研究,2019,36(01) 2. ICA(Independent Component Analysis，独立成分分析) ICA独立成分分析，获得的是相互独立的属性。ICA算法本质寻找一 个线性变换 ? = ??，使得 ? 的各个特征分量之间的独立性最大。 PCA 对数据 进行降维 ICA 来从多 个维度分离 出有用数据 步骤 PCA 是 ICA 的数据预处理方法 降维 3. 特征提取

业务性能和日志之间的选择，出现阻塞，丢弃日志保性能 ü方案二 • 使用主题订阅模式，减少阻塞问题Istio_Ca——安全证书管理（ICA） u证书生成 u证书挂载 u证书过期证书生成 ü生成root-cert.pem ü生成cert-chain.pem ü生成key.pem证书挂载 üICA以Name为istio.default在k8s创建Secrets对象 ü应用服务获取Secrets对象证书，并挂载到/etc/certs