判断题分支定界法计算量一定比穷举法小。
判断题动态顺序前进法（l-r）法是按照单步最优的原则从未入选的特征中选择l个特征，再从已入选的特征中剔除r个特征，使得仍保留的特征组合所得到的J值最大。
判断题顺序后退法（SBS）是从0个特征开始，每次从已经入选的特征中剔除一个特征，使得仍保留的特征组合所得到的J值最大，是一种特征选择的最优算法。
判断题顺序前进法的缺点是不能剔除已入选的特征，无法保证全局最优。
判断题顺序前进法（SFS）是从零开始，每次从未入选的特征中选择一个特征，使得它与已入选的特征组合所得到的J值最大，是一种特征选择的次优算法。
