在特征提取过程中，良好的特征具有哪些特点？ A. 以上都是B. 独立性C. 代表性或可区分性D. 稳定性

特征提取是数据处理中的关键步骤，其目的是从原始数据中提取对后续分析或建模有帮助的信息。本题考查良好特征的三大核心特点：

1. 独立性：特征之间应尽量减少冗余相关性，避免信息重复。
2. 代表性/可区分性：特征需能有效反映数据本质，区分不同类别。
3. 稳定性：特征需对噪声或数据波动具有鲁棒性，保持一致性。

选项分析

B. 独立性

• 独立性要求特征间无高度相关性。若特征高度相关（如重复计算），会导致模型训练效率降低或过拟合风险增加。

C. 代表性或可区分性

• 代表性指特征能抓住数据核心信息（如关键模式）；可区分性指特征能有效区分不同类别。例如，在图像分类中，边缘特征比随机像素更具备区分性。

D. 稳定性

• 稳定性指特征在数据波动（如噪声、采样变化）下仍保持稳定。例如，去噪后的特征比原始信号更稳定。

A. 以上都是

• 三个特点缺一不可：独立性避免冗余，代表性确保信息有效，稳定性保障模型泛化能力。因此正确答案为A。