由于文档中的文字存在OCR扫描错误和遗漏，理解内容可能存在偏差，但将尽力提供详尽的知识点。
标题指出本文研究了一种针对混合数据的高效特征选择算法。混合数据指的是同时包含类别型数据和数值型数据的数据集。在机器学习领域，数据预处理阶段中的特征选择非常重要，它能够通过去除冗余特征和选择有信息量的特征来提升分类器的准确性和性能。随着互联网和数据库技术的快速发展，获取的数据量以及维度前所未有的增长，导致了高维大规模数据集的出现。特征选择是降维技术中的一个关键技术，已经成功应用于许多领域，并且近年来受到了广泛关注。
描述部分强调了大规模数据集上特征选择的重要性，并介绍了本文基于分解与融合的思想，研究了一种针对大规模混合数据集的高效特征选择方法。通过使用两个常用分类器作为评价函数，对十二个UCI数据集进行实验，实验结果表明所提出的算法有效且高效。
从标签“研究论文”可以推断，本文是一篇学术论文，其内容可能涉及较为复杂的理论和实验分析，且将发表在某个学术期刊或会议上。
在部分内容中，作者提到了粗糙集理论（Rough set theory）在特征选择中的应用，并概述了信息科技的迅猛发展导致了大规模数据集的出现。特征选择技术通过删除不必要的特征和挑选信息丰富的特征，从而提升分类器的准确性和性能。文章中提到了五类常用的特征评价标准，包括距离度量、信息度量、依赖度量等，尽管具体的内容由于OCR扫描错误而部分缺失。
基于以上信息，知识点总结如下：
1. 特征选择的重要性：在机器学习中，特征选择是数据预处理的重要步骤，对于提高分类器的性能至关重要。
2. 大数据与高维数据集：随着信息技术的发展，特别是在互联网和数据库领域，获取的数据量和维度正在不断增加，产生了包含大量特征的高维数据集。
3. 混合数据集：现实世界中的数据集常常包含多种类型的数据，如类别型（分类变量）和数值型（连续变量），需要特定的算法来处理。
4. 粗糙集理论：粗糙集理论是一种处理不确定性和不完整信息的数学工具，常用于特征选择和数据挖掘领域。
5. 特征评价标准：在特征选择过程中，评价标准用于衡量候选特征子集的质量，不同的标准可能导致不同的选择结果。
6. 算法的效率与有效性：本文提出的特征选择算法通过分解和融合的思想，旨在以更短的时间内得到有效的特征子集。
7. 实验验证：通过使用两个不同的分类器作为评价函数，在十二个UCI数据集上进行实验，验证了算法的有效性和效率。
以上总结的知识点涵盖了特征选择的基本概念、大数据和高维数据集的挑战、混合数据集处理的算法、粗糙集理论的应用以及特征评价标准的类型。这些知识点不仅为学术界所关注，而且对于数据科学和机器学习领域的实际应用也具有指导意义。
