在数据挖掘领域中，特征向量（feature vector）是常用的一种表示数据的方式，简单来说就是将一个数据转化为一个向量。通过特征向量，我们可以将大量的数据用较少的参数来表示和处理，方便后续机器学习模型的训练及应用。
特征向量的应用非常广泛，其中之一是在图像识别方面的应用。图像是由像素构成的，像素值是对颜色的度量。在机器学习中，我们需要将这些像素值转换为一组对数据进行描述的特征向量。对于每个像素点，我们可以提取出其亮度、颜色、位置等特征，将这些特征转换为一组特征向量表示整张图片，再通过模型对这些特征向量进行学习和匹配，就可以实现图像识别的功能。
此外，特征向量也常用于自然语言处理方面的应用。对于一个文本数据，可以先将其分字或分词，然后提取其中的一些特征，如出现的词、词与词之间的关系等，将这些特征转换为特征向量，再通过模型进行学习和预测。
特征向量在数据挖掘及机器学习中拥有着广泛的应用，是进行数据处理和模型训练的重要工具。
