本文提出一种基于EP模式的特征选择算法，旨在提高数据分类和识别的效率。该算法利用EP模式对数据进行分析，通过评估特征的重要性和相关性，筛选出最具代表性的特征子集。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现出良好的性能，能够有效降低计算复杂度并提升模型的泛化能力。
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