在Mahout中使用SVD进行特征提取的步骤如下：
准备数据集：首先需要准备一个数据集，可以是用户-物品的评分矩阵或者其他形式的数据集。
构建SVD模型：使用Mahout中提供的SVD算法构建一个SVD模型，可以指定模型中的潜在因子数量等参数。
训练模型：使用准备好的数据集对SVD模型进行训练，得到模型的参数。
提取特征：利用训练好的SVD模型可以对数据集进行特征提取，得到每个样本的特征表示。
应用特征：可以将提取出的特征用于推荐系统、分类等任务中。
通过以上步骤，可以使用Mahout中的SVD算法对数据集进行特征提取，从而得到更加紧凑的表示形式，用于后续的机器学习任务。
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