特征提取和降维是机器学习中常用的特征处理方法，它们之间有密切的关联。

  特征提取是指从原始数据中提取出能够最好地描述数据特征的有意义的特征。在机器学习任务中，原始数据往往包含很多冗余信息和噪声，通过特征提取可以去除无关的或冗余的特征，将数据转化为更加紧凑、有意义的表示形式。特征提取的目标是保留最重要的信息，同时降低数据的维度。

  降维是特征提取的一个重要步骤，它是减少数据维度的过程。降维的目的是通过保留最相关的特征，将原始数据映射到一个更低维度的空间中，从而减少计算复杂度、缓解维度灾难、提高模型的泛化能力。常用的降维方法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。

  特征提取和降维相辅相成。特征提取首先去除冗余和无用的特征，然后通过降维将数据映射到更低维度的空间。通过特征提取和降维，可以减少数据集的维度、降低计算复杂度、提高模型的训练效率。同时，特征提取和降维也有助于去除噪声、缓解维度灾难、提高模型的泛化能力。

  总之，特征提取和降维是机器学习中重要的数据预处理步骤，通过对原始数据进行特征提取和降维，可以提高模型的训练效率和泛化能力。