高維小樣本分類問(wèn)題中特征選擇研究綜述

　　隨著生物信息學(xué)、基因表達(dá)譜微陣列、圖像識(shí)別等技術(shù)的發(fā)展，高維小樣本分類問(wèn)題成為數(shù)據(jù)挖掘（包括機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別）中的一項(xiàng)挑戰(zhàn)性任務(wù)，容易引發(fā)“維數(shù)災(zāi)難”和過(guò)擬合問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，特征選擇可以有效避免維數(shù)災(zāi)難，提升分類模型泛化能力，成為研究的熱點(diǎn)，有必要對(duì)國(guó)內(nèi)外高維小樣本特征選擇主要研究情況進(jìn)行綜述。首先分析了高維小樣本特征選擇問(wèn)題的本質(zhì)；其次，根據(jù)其算法的本質(zhì)區(qū)別，重點(diǎn)對(duì)高維小樣本數(shù)據(jù)的特征選擇方法進(jìn)行分類剖析和比較；最后對(duì)高維小樣本特征選擇研究面臨的挑戰(zhàn)以及研究方向作了展望。