본원 에서 사용 된 그 리디 방법 은 표 1 로부터 최적 의 마커 의 서브 셋 을 검색 하 는 데 사용 되 었 다 . 적 은 수 의 마커 또는 상대 적 으로 소수 의 마커 를 가지 는 분류기 에 대하 여 , 마커 의 모든 가능 한 서브 셋 을 열거 하 고 , 특정 한 일련 의 마커 로 구성 된 분류기 의 성능 에 관하 여 평가 하 였 다 ( 실시 예 4 , " Part 2 를 참조 하 라 ) . ( 이 접근 법 은 통계학 분야 에서 "" 최상 의 서브 셋 선택 ( best subset selection ) "" 으로 잘 알려져 있 다 ; 예 를 들 어 ", Hastie , et al . 을 참조 ) . 그러나 , 본원 에 기재 된 분류기 에 대하 여 , 다중 마커 의 다수 의 조합 들 은 매우 클 수 있 고 , 30 , 045 , 015 의 가능 한 조합 들 이 단지 30 개 의 전체 분석 물 의 리스트 로부터 생성 될 수 있 으므로 , 10 개 의 마커 의 모든 가능 한 세트 를 평가 하 는 것 은 가능 하 지 않 다 . 마커 의 모든 서브 셋 을 통한 검색 의 실행 불 가능 성 때문 에 , 단일 광학 서브 셋 은 발견 되 지 않 을지 도 모르 지만 , 이 접근 법 을 사용 함 으로써 많 은 우수 한 서브 셋 들 이 발견 되 었 고 , 많 은 경우 에 있 어서 임의 의 이 서브 셋 들 은 광학 서브 셋 을 나타낼 수 있 다 .