摘要：针对赤潮生物提出具有较高准确率的实时自动分类方法,本文提出采用ReliefF-SBS进行特征选择,即针对赤潮生物图像原始数据集进行特征分析,并在此基础上,对原始特征集进行特征选择以去除特征集中的无关特征和冗余特征,得到最优特征子集,减少它们对分类器分类精度的影响。文中给出了实验结果和分析,同时验证了对k-Nearest Neighbor algorithm（KNN）和Support Vector Machine（SVM）分类器分类效果的影响。

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