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在Mahout中使用SVD進行特征提取的步驟如下：
準備數據集：首先需要準備一個數據集，可以是用戶-物品的評分矩陣或者其他形式的數據集。
構建SVD模型：使用Mahout中提供的SVD算法構建一個SVD模型，可以指定模型中的潛在因子數量等參數。
訓練模型：使用準備好的數據集對SVD模型進行訓練，得到模型的參數。
提取特征：利用訓練好的SVD模型可以對數據集進行特征提取，得到每個樣本的特征表示。
應用特征：可以將提取出的特征用于推薦系統、分類等任務中。
通過以上步驟，可以使用Mahout中的SVD算法對數據集進行特征提取，從而得到更加緊湊的表示形式，用于后續的機器學習任務。
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