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特征选择也称特征子集选择或属性选择。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化,是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。