摘要：20世纪90年代以来,特征选择成为机器学习领域的重要研究方向,研究成果十分显著,但是也存在许多问题需要进一步研究.本文首先对特征选择和学习算法结合的三种方式进行了系统的总结;然后将一般特征选择定位为特征集合空间中的启发式搜索问题,对特征选择算法中的四个要素进行了阐述,其中重点总结了特征评估的方法;最后对特征选择的研究现状进行了回顾,分析了目前特征选择研究的不足和未来发展的方向.

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