中医的基本实验数据通常通过高性能液相色谱和质谱分析。数据通常显示高维度和几个样本的特点,有很多无关紧要的功能和数据冗余特性,带来挑战的深入探索中药材料信息。基于迭代混合特征选择方法近似马尔科夫毯(CI_AMB)提出。方法使用的最大信息系数来衡量特征之间的相关性和目标变量和达到过滤的目的无关的特征根据评估标准,首先。迭代近似马尔科夫毯策略分析之间的冗余特性,实现了消除冗余特征,然后选择最后一个有效的特征子集。使用中药进行比较实验材料基本实验和UCI的多个公共数据集的数据表明,新方法具有更好的优势选择少量的高度说明特性,与套索相比,XGBoost,经典近似马尔科夫毯的方法。