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隨著大數據的發展和機器學習的廣泛應用，各行業的數據量呈現大規模的增長，高維性是這些數據的重要特點。采用特征選擇對高維數據進行降維是一種預處理方法．特征選擇穩定性是其中重要的研究內容。它是指特征選擇方法對訓練樣本的微小擾動具有一定魯棒性．提高特征選擇穩定性有助于發現相關特征，增強特征可信度，進一步降低開銷．在回顧現有特征選擇穩定性提升方法的基礎上對其進行分類，分析比較各類方法的特點和適用范圍，總結特征選擇穩定性中的相關評估工作，并通過實驗剖析其中穩定性度量指標的性能，進而對比四種集成方法的效用，最后討論當前工作的局限性。指出未來的研究方向．
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