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该文提出巴氏距离(Bhattacharyya Distance)K-L(Karhunen-Loeve)变换结合的特征选择。采用巴氏距离特征选择的迭代算法，可以获得最小错误率上界。当特征维数高时，为了减少巴氏距离特征选择计算时间，对样本先进行K-L变换，将特征降低到中间维数。然后进行巴氏距离特征选择，降低到结果的维数。用基于MNIST手写体数字库的试验表明，该文方法比单纯用巴氏距离特征选择计算时间大大减少，并比主分量方法(即单纯使用K-L变换)特征选择的错误率小得多。