本文提出了一个解决子集选择问题的方法，该问题在机器学习、大数据分析和组合优化中普遍存在。该方法基于贪婪算法，通过迭代地添加或删除元素来逐步构建子集。它通过定义一个收益函数来衡量子集的质量，并在每次迭代中选择能最大化收益的元素。该方法简单易行，已在多个数据集上进行了测试，显示出良好的性能，在计算效率和子集质量之间取得了很好的平衡。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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