支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种有效的分类方法，其学习本质是通过对偶问题求解原问题，但是它不能直接获得特征重要性。提出一种新的特征选取算法，实验表明，该特征选取算法与一般特征选取算法（如F-Score算法）相比，对同一测试数据集计算的结果具有相同的降序排列结果，而且有更好的特征刻画量化指标，分界线更明显，表明新的特征选取算法具有更佳的合理性。