摘要
随着信息技术的快速发展，各行各业积累的数据量呈爆炸式增长，高维数据给数据挖掘和机器学习带来了新的挑战。
特征选择作为一种有效的降维方法，能够去除冗余和无关特征，提高模型效率和泛化能力，近年来受到越来越多的关注。
距离度量是特征选择的重要基础，它能够量化样本之间的相似性或差异性，从而为特征重要性评估提供依据。
本综述首先介绍了特征选择和距离度量的基本概念，接着梳理了基于距离度量的特征选择方法研究概况，并对主要研究方法进行详细介绍，最后探讨了该领域未来的发展趋势。
关键词：特征选择；距离度量；特征重要性；降维；模式识别
近年来，随着互联网、物联网、传感器网络等技术的迅速发展，数据规模呈爆炸式增长，高维数据广泛存在于各个领域，例如图像识别、生物信息学、文本分类等。
高维数据往往包含大量的冗余和噪声信息，这些信息不仅会增加计算复杂度，还会降低模型的预测精度和泛化能力，给数据挖掘和机器学习带来了巨大挑战。
为了解决“维数灾难”问题，降维技术应运而生。
特征选择作为一种重要的降维方法，其目的是从原始特征集中选择出最具代表性和判别性的特征子集，以达到降低数据维度、去除冗余和无关特征、提高模型效率和泛化能力的目的。
特征选择在许多领域都有着广泛的应用，例如：
图像识别:从图像中提取有效的特征表示是图像识别领域的关键任务，特征选择可以帮助我们选择最具判别性的特征，从而提高图像识别的准确率。
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