是的，特征提取在数据可视化中起着重要的作用。在数据可视化过程中，我们通常面临大量的原始数据，而这些数据可能非常庞杂和复杂。特征提取可以帮助我们从原始数据中提取出具有代表性和有价值的特征，以便更好地理解和呈现数据。

  特征提取的目标是将原始数据转化为一组具有更高抽象层次的特征，这些特征能够更好地代表原始数据的属性。通过特征提取，我们可以减少数据的维度，去除冗余信息，提取关键特征，从而降低数据的复杂性，使得数据可视化更加直观和易于理解。

  常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。这些方法可以将高维数据映射到低维空间，并且在映射后保留了原始数据重要特征的同时尽量消除了不相关的特征。

  在数据可视化中，特征提取可以帮助我们识别数据中的模式、趋势和异常，提供更好的展示效果和更深入的数据理解。通过可视化特征提取后的数据，我们可以更清晰地观察到数据的结构和关系，从而更好地解释数据背后的含义。

  总之，特征提取在数据可视化中起到了关键的作用，它能够帮助我们处理和分析复杂的原始数据，提取出有代表性的特征，并通过可视化手段直观地展示出来，从而加深对数据的理解。