在特征提取领域，常用的算法包括以下几种：

  1. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：PCA通过线性变换将原始特征降维到较低维度，提取出数据中的主要信息，同时保留尽量多的方差。

  2. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）：LDA也是一种降维算法，但与PCA不同，LDA考虑了类别之间的区分度，通过最大化类别间的散度和最小化类别内的散度来寻找最佳投影方向。

  3. 局部特征提取（Local Feature Extraction）：局部特征提取方法常用于图像和视觉领域，包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（快速稳定特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等方法。这些算法通过检测图像的局部特征点，并计算其特征描述子来提取特征。

  4. 尺度空间特征提取（Scale Space Feature Extraction）：这种方法常用于图像处理中的边缘检测和角点检测等任务。常用的算法有Laplacian of Gaussian（LoG）、Difference of Gaussians（DoG）等。

  5. 频域特征提取（Frequency Domain Feature Extraction）：这种方法使用傅里叶变换或小波变换等频域分析方法来提取信号或图像的频域特征。常见的频域特征包括频谱能量、频率、相位等。

  6. 统计特征提取（Statistical Feature Extraction）：这种方法通过对数据进行统计分析，提取数据的统计特征，如均值、方差、相关系数等。常用的统计特征提取方法包括均值计算、标准差计算、直方图特征和灰度共生矩阵等。

  以上是特征提取中常用的算法，不同的应用领域和具体问题可能需要选择不同的算法或方法进行特征提取。在实际应用中，通常会根据数据和任务的特点选择最适合的算法。