《表7 运行时间（单位：s)》

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《标记倾向性的粗糙互信息k特征核选择》

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本文算法的时间复杂度为O（nm），n表示特征数目，m表示标记数.表2给出不同算法选择的多标记数据集的特征数，可以看出k KFSRMI可以有效地对原始特征进行降维.表3至表6是不同算法在评价指标上的实验结果，表7为特征选择算法在八个数据集上得到特征子集的运行时间.表中黑色加粗的数值为该项指标的最优值.