特徵提取的意義主要體現在以下幾個方面：
減少數據維度。原始數據可能包含大量信息，其中許多可能是冗餘、無關或噪聲，特徵提取的目標是提取出具有較高信息量的特徵，從而降低數據的維度，便於後續的處理和分析。
整理已有數據特徵。在某些情況下，如模式識別和圖像處理，特徵提取有助於從初始的一組測量數據中建立派生值（特徵），這些特徵促進後續的學習和泛化步驟，並且有時帶來更好的可解釋性。
改善數據可分性。特徵提取還涉及將樣本集從高維特徵空間映射到低維特徵空間，以保持樣本集的良好可分性。
在機器學習和自然語言處理中的套用。在機器學習中，特徵提取用於從原始數據中選擇、轉換和組合相關信息，以便於模型能夠更好地理解數據並進行學習。在自然語言處理中，特徵提取通常指將文本數據轉化為計算機能夠處理的表示形式。
綜上所述，特徵提取是數據分析和機器學習中非常重要的一個步驟，對於提高模型性能和數據利用效率具有至關重要的作用。