次优搜索算法中常用的FSS算法

资 源 简 介

次优搜索算法中常用的FSS算法

详 情 说 明

FSS（Sequential Forward Selection，顺序前进算法）是一种在次优搜索领域中常用的特征选择方法。这种算法采用自顶向下的贪婪搜索策略，专门用于从大量特征中筛选出最优特征子集。

算法的工作原理是从空特征集开始逐步添加特征。在每一轮迭代中，算法会评估所有候选特征，选择能使目标函数（如分类准确率）提升最大的那个特征加入到当前特征子集中。这个过程会持续进行，直到满足预设的终止条件，如达到指定的特征数量或性能不再显著提升。

FSS算法的主要优势在于实现简单且计算效率较高，特别适合特征维度较大的场景。不过作为贪婪算法，它可能会陷入局部最优，无法保证找到全局最优的特征组合。实际应用中常与其他算法结合使用以提升性能。