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摘 要：随着信息技术的快速发展，数据中的高维特征极大地增加了产生冗余特征的可能性，冗余特征不仅导致搜索空间增大，而且影响了分类的准确率。针对现有的特征选择算法难以解决高维特征选择问题，提出了基于样本重叠与近似马尔可夫毯的特征选择算法（samples overlapping based modified Markov blanket，SOMMB）。（剩余16562字）
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基于样本重叠与近似马尔可夫毯的特征选择算法
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