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特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对分类边界模糊的样本集,将模糊集的理论应用到特征选择中,通过对特征进行模糊化,定义一种模糊熵来度量特征的分类区分度,再采用相关系数度量特征间的冗余度,建立判定树。则树中的节点即为选择出的特征,树枝为特征的隶属度函数,且通过判定树进行的分类可以实现样本识别的模糊化。