先进行数据库知识的巩固，再进行JAVA和PHP开发，对问题进行开始进行特征提取和分类算法设计

提取特征：

1. 数据库知识方面：

- 数据库的概念和基本原理
- 数据库的范式和规范化
- 数据库的设计与建模
- 数据库的查询和优化
- 数据库的事务和锁定机制
- 数据库的备份和恢复
- 数据库的安全和权限管理

2. JAVA开发方面：

- JAVA语言基础
- 面向对象编程
- 常用的JAVA框架和工具
- JAVA Web开发技术
- 数据库编程和ORM框架

3. PHP开发方面：

- PHP语言基础
- PHP Web开发技术
- 常用的PHP框架和工具
- 数据库编程和ORM框架

分类算法设计：

1. 决策树分类算法：根据已知数据集的特征和分类标签，构建一棵决策树模型，用于对未知数据进行分类。

2. 朴素贝叶斯分类算法：基于贝叶斯定理和特征之间的独立假设，通过计算先验概率和后验概率，对未知数据进行分类。

3. 支持向量机分类算法：通过将数据集映射到高维空间，找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。

4. KNN分类算法：根据已知数据集的特征和分类标签，对未知数据进行分类时，找到距离最近的K个数据点，根据其分类标签进行分类。

5. 神经网络分类算法：通过训练神经网络模型，对未知数据进行分类。

以上算法都可以用于特征提取和分类任务，根据不同的数据特征和业务场景，选择合适的算法进行应用。