本論文は、パターン分析において特徴の選択や抽出が必要な理由を説明しています。その理由は、原データが非常に複雑であり、適切な特徴を抽出・選択しなければ、データの分類、予測、クラスタリングの効果が低下するからです。論文では、一般的な特徴選択および抽出の手法についての理論と動機をレビューし、これらの手法のいくつかの応用例を紹介しています。さらに、数値実装も紹介されており、特徴選択と特徴抽出の方法の比較も行われています。この文献レビューは、機械学習およびパターン認識分野における理解を深めるための重要な資料となっています。