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为了使聚类可以在低维数据空间中进行，提出了一种新的聚类特征选择方法．该方法分3个步骤，每个步骤都在一个wrapper框架中执行．首先，将所有原始特征都按照重要性进行排序，引入一个特征重要性评价函数E（f）；然后，顺序地选择特征组成重要特征子集；最后。去除重要特征子集中可能存在的冗余特征．由于是顺序选择特征而不是在巨大的特征子集空间中进行搜索，因此算法效率很高．实验结果表明该方法可以找出有助于聚类的重要特征子集，并且可以去掉那些不利于聚类的特征．