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針對高維大數據的降維問題，提出了一種基于統計學析因設計的特征選擇算法-FFD。首先，使用析因設計的因子效應作為過濾式特征選擇算法中特征與目標變量之間相關關系的度量標準；其次，提出一個分治算法用于搜索適合于輸入數據集的最優析因設計；再次，為了解決傳統實驗設計需要人工執行實驗的問題，提出一種數據驅動的方法從輸入數據集中自動搜索析因設計的響應值；最后，根據設計矩陣和平均響應值計算因子效應，并使用因子效應對特征和交互作用進行排序，得到顯著的特征和交互作用。實驗結果表明，FFD的平均分類錯誤率比互信息最大化算法（ MIM）降低了2.95個百分點，比聯合互信息最大化算法（JMIM）降低了3.33個百分點，比ReliefF算法降低了6.62個百分點。因此，FFD在實際數據集中能有效挖掘與目標變量相關的特征和交互作用。
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