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提出一种将迹比准则和基于错分区域的＋L-R方法相结合的特征选择算法。该算法使用迹比算法得到优秀特征子集,对分类产生的错分区域进行＋L-R选择得到新特征,新特征可以区分之前被错分的数据,从而降低错分率。采用＋L-R算法降低数据冗余。实验结果表明,该算法有效改进迹比准则特征选择算法,同时降低错分率。