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随着大数据的发展和机器学习的广泛应用，各行业的数据量呈现大规模的增长，高维性是这些数据的重要特点。采用特征选择对高维数据进行降维是一种预处理方法．特征选择稳定性是其中重要的研究内容。它是指特征选择方法对训练样本的微小扰动具有一定鲁棒性．提高特征选择稳定性有助于发现相关特征，增强特征可信度，进一步降低开销．在回顾现有特征选择稳定性提升方法的基础上对其进行分类，分析比较各类方法的特点和适用范围，总结特征选择稳定性中的相关评估工作，并通过实验剖析其中稳定性度量指标的性能，进而对比四种集成方法的效用，最后讨论当前工作的局限性。指出未来的研究方向．
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