「特徵向量」是數學和計算機科學中的一個術語，特別是在機器學習和數據分析領域中。它指的是用來表示數據特徵的數值集合。特徵向量通常用於將實際世界的物體或事件轉換為數學模型，以便進行分析和預測。特徵向量的維度數量通常與所考慮的特徵數量相同。
在機器學習中，特徵向量是用來表示樣本的數據結構，通常用於訓練模型。每個特徵向量都包含了樣本的數據特徵，這些特徵可以是數值型或類別型。特徵向量的維度對於模型的性能至關重要，因為它決定了模型能夠捕捉到的資訊量。
例句 1：
每個樣本的特徵向量需要標準化以提高模型的準確性。
Each sample's feature vector needs to be standardized to improve the model's accuracy.
例句 2：
我們使用特徵向量來訓練分類器。
We use feature vectors to train the classifier.
例句 3：
特徵向量的維度過高可能導致過擬合問題。
Having too high a dimension in feature vectors may lead to overfitting.
通常用於描述一組與對象相關的屬性，這些屬性可以用來進行比較或分析。在數據庫和數據挖掘中，屬性向量可以幫助識別和分類資料。
例句 1：
每個產品的屬性向量包含顏色、大小和價格等資訊。
Each product's attribute vector includes information like color, size, and price.
例句 2：
在數據挖掘中，屬性向量用於進行聚類分析。
In data mining, attribute vectors are used for clustering analysis.
例句 3：
我們需要檢查屬性向量的完整性，以確保數據的準確性。
We need to check the integrity of the attribute vectors to ensure data accuracy.
用來描述一組特徵或特性，通常在科學和工程領域中使用。特徵向量可以幫助分析系統的行為或性能。
例句 1：
這個模型的特徵向量能夠捕捉到系統的主要行為。
The characteristic vector of this model captures the main behaviors of the system.
例句 2：
我們需要調整特徵向量以改善模擬結果。
We need to adjust the characteristic vector to improve the simulation results.
例句 3：
特徵向量的選擇對於實驗的成功至關重要。
The selection of characteristic vectors is crucial for the success of the experiment.