属性（attributes）指的是事物内在的特征或者描述，可以理解为一个实例的固有属性。标签（labels）则是外部对该实例进行的分类或描述，可以被看作是人工赋予的类别标识符。
属性和标签在机器学习领域中具有重要的关系。利用属性来代表一个实例的特征，可以搭建模型并训练出适合于数据分析的算法，从而使得标签变得更加容易预测。
通常情况下，我们会将多个属性值合并成一组特征向量（feature vectors），通过训练机器学习算法，来预测出正确的标签。在这样的过程中，我们需要选择哪些属性最能代表实例特征，并且对属性进行归一化减少属性之间的影响。同时，也需要设计相应的特征提取方法，以更好地抓住实例的局部和全局的特性。
总之，属性和标签是机器学习中非常重要的概念，在处理数据和构建模型时需要充分考虑它们之间的关系。