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Wrapper式特征选择方法需要耗费大量时间,为此提出了一种快速的Wrapper式特征选择新方法(Fast Feature Subset Ranking,简称FFSR).与以单个特征作为评价单位的传统方法不同,FFSR算法以特征子集作为评价单位,以子集收敛能力作为评价标准.FFSR算法从收敛速度和收敛极值两个方面对收敛能力进行分析,并利用Sequential Floating Forward Selection(简称SFFS)算法构造和评价快速收敛的子集.FFSR算法选择的特征子集能力接近SFFS算法,但