在特征提取的过程中，可能会遇到以下几个常见问题：

  1. 特征选择问题：特征提取的目的是找到最能代表数据信息的特征，但是在实际应用中可能会遇到维度灾难，即特征过多而造成计算困难，或特征间存在冗余而带来的噪声问题。因此，选择合适的特征集合是一个挑战。

  2. 数据不完整或缺失问题：在实际情况中，很多数据集可能存在一些缺失值或不完整的数据。这可能会导致特征提取的困难，因为缺失值可能会对特征的计算和处理产生影响。如何处理缺失值，以及如何填补缺失值是特征提取过程中需要考虑的问题。

  3. 数据不平衡问题：某些应用场景中，不同类别的样本数量可能存在严重的不平衡问题，造成特征提取的结果不准确。例如分类任务中，某个类别的样本数量远远超过其他类别，这样会导致特征提取过程中对多数类别的样本关注较多，而对少数类别的样本关注较少，从而导致分类器的性能下降。如何处理类别不平衡问题，选择合适的特征提取方法是解决这个问题的关键。

  4. 过拟合和欠拟合问题： 特征提取的目标是找到能够适应数据分布的特征，过度拟合或欠拟合都是特征提取中常见的问题。过拟合可能会导致提取到的特征只能适用于训练数据而无法泛化到新的数据；欠拟合则可能导致特征提取结果的准确性不足。如何选择合适的特征提取方法和合适的模型及参数是解决这个问题的关键。

  总之，在特征提取过程中，我们需要考虑数据的特点、特征选择问题、数据不完整或缺失问题、数据不平衡问题，以及过拟合和欠拟合问题等。针对这些问题，我们可以采用合适的特征选择方法、缺失值处理方法、数据平衡方法和模型选择方法来解决。