基于变化熵的超高维数据特征筛选开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展和数据采集技术的不断进步，各行各业积累的数据量呈爆炸式增长，形成了海量的超高维数据。

这些数据蕴藏着巨大的潜在价值，但也给传统的数据挖掘和机器学习方法带来了前所未有的挑战，超高维数据的“维数灾难”问题尤为突出。

特征筛选作为一种有效的降维方法，能够从原始数据中选择出最具信息量和判别力的特征子集，从而降低数据维度、减少计算复杂度、提高模型泛化能力，对于提升超高维数据的分析效率和挖掘价值具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

特征选择作为模式识别和机器学习领域的重要研究方向，多年来受到学者们的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。

总的来说，现有的特征选择方法可以分为三类：过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。

过滤式方法独立于后续的学习算法，利用统计指标或信息论度量特征的重要性，例如relieff、fisher分数、互信息等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:1.变化熵理论研究:深入研究变化熵的理论基础，分析其在特征选择中的应用潜力，并探讨不同变化熵度量指标的优缺点。

2.特征重要性度量:基于变化熵理论，构建能够有效衡量特征区分能力的度量指标，并分析其数学性质和适用条件。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:深入调研超高维数据特征筛选、变化熵理论、特征选择算法等相关领域的国内外研究现状，了解现有方法的优势和不足，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.基于变化熵的特征重要性度量指标构建:研究不同类型的变化熵度量指标，分析其在特征选择中的适用性，并结合超高维数据的特点，构建基于变化熵的特征重要性度量指标，能够有效地衡量特征在不同类别样本间的区分能力。

3.特征筛选算法设计与实现:基于所构建的特征重要性度量指标，设计高效的特征筛选算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:1.提出基于变化熵的超高维数据特征筛选方法:将变化熵理论应用于特征选择领域，为超高维数据特征筛选提供了一种新的思路和方法。

2.构建基于变化熵的特征重要性度量指标:提出能够有效衡量特征区分能力的度量指标，克服了传统方法对数据分布假设的依赖性，提高了特征选择的准确性和鲁棒性。

3.设计高效的特征筛选算法:结合变化熵指标和启发式搜索策略，设计高效的特征筛选算法，能够快速有效地从超高维数据中筛选出最优特征子集。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 吴迪, 郑庆华, 谢蕾. 基于改进relieff和svm-rfe的基因选择方法[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(19): 270-278.

2. 李俊, 孙志挥, 赵立军, 等. 基于fisher判据和变异系数的特征选择算法[j]. 计算机应用, 2021, 41(12): 3534-3540.

3. 刘梦婷, 贾瑞玉, 赵姝. 基于relieff算法改进的特征选择方法[j]. 计算机应用, 2020, 40(s1): 233-238.