特征选择和机器学习算法两者存在紧密的联系，根据特征选择中子集评价标准和后续学习算法的结合方式可分为嵌入式（embedded）、过滤式（filter）和封装式（wraper）1.嵌入式特征选择在嵌入式特征选择中，特征选择算法本身作为组成部分嵌入到学习算法里，最典型的就是决策树算法，如Quinlan的ID3，C4.5以及Breiman的CART算法等，决策树算法在树增长过程的每个递归步