摘要：B&B(Branch & Bound)算法是特征选择中的一种全局最优算法,其固有缺点是运行时间太长.用B&B算法构造一棵搜索树,在树中搜索最优的特征子集.对B&B算法的研究集中在化简搜索树从而降低搜索复杂度上,提出了几种改进的B&B算法.从原理上分析了B&B算法及其各种改进的优缺点,将这一系列算法纳入到同一个算法框架,并在此基础上提出了一种针对BBPP算法的改进算法,BBPP+算法.通过比较各种实验数据,发现改进后的BBPP+算法的运行效率比已有的B&B算法更好.

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