特征向量：在机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域中，用一组有序的数值（向量）来表示一个样本/对象的“特征”（可测量的属性），便于算法进行分类、回归、聚类等计算。（在不同领域也可泛指“用向量形式表达的特征表示”。）
/ˈfiːtʃər ˈvɛktər/
The model takes a feature vector as input.
模型把特征向量作为输入。
After normalization, each image is represented by a high-dimensional feature vector that captures texture and color patterns.
归一化后，每张图像都用一个高维特征向量来表示，用以捕捉纹理与颜色模式。
该短语由 feature（特征、特点）与 vector（向量）组合而成。Feature 源自法语 faiture（“形状、构造”之意，进一步与“制作/形成”相关），后来引申为“显著特征”。Vector 来自拉丁语 vector（“搬运者、携带者”），在数学与物理中固定为“具有方向与大小的量”，进而在计算与数据表示中指“一组有序数值”。合起来即“用向量形式承载/表达特征”。
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