relieff算法随机抽样若改成不随机性能会提升吗？如何改进？

如果将relieff算法的随机抽样改为非随机抽样，可能会降低算法的性能，因为随机抽样可以更好地覆盖数据集的不同部分，从而获得更好的特征选择结果。但是，如果数据集的分布比较均匀，非随机抽样可能会有一定的优势。

如果要改进relieff算法的非随机抽样，可以考虑以下方法：

1. 等间隔抽样：将数据集等间隔地分成若干部分，每部分抽取一个样本。

2. 聚类抽样：先对数据集进行聚类，然后从每个聚类中抽取一个样本作为代表。

3. 加权抽样：根据样本的重要性给予不同的权重，抽样时考虑权重的影响。

4. 混合抽样：将以上方法进行组合，综合考虑不同的抽样方式的优缺点，选择最优的抽样方式。