《表6 五种特征选择过滤器在KNN上的平均分类精度比较》

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《针对高维数据的马尔科夫毯特征选择》

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综上所述，研究表明：在数据集不满足忠实条件的情况下，单一的马尔科夫毯特征选择算法选出的特征并不是有较高预测能力的最优特征集。而MBRPSO不需要对真实数据集中所有马尔可夫毯的未知空间进行彻底的搜索，就可以通过剔除与类属性和代表集冗余的特征，有效地找到特征选择的最优特征子集。