1. 本选题研究的目的及意义
特征选择作为机器学习和数据挖掘中的一个关键预处理步骤，旨在从原始特征集中选择出最具代表性和区分性的特征子集，以提高模型的泛化能力、降低计算复杂度和增强可解释性。
在当今大数据时代，海量高维数据的涌现对特征选择方法提出了更高的要求。
本选题的研究旨在探讨和应用基于信息度量的特征选择方法，探索如何利用信息论中的度量指标有效地量化特征与目标变量之间的相关性和冗余性，从而实现更精准、高效的特征选择。
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，长期以来受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着信息论的快速发展，基于信息度量的特征选择方法逐渐成为研究热点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将深入研究基于信息度量的特征选择方法，包括以下几个方面的主要内容：1.信息度量基础理论：介绍信息熵、联合熵、条件熵、互信息、信息增益、信息增益比等基本概念和性质，为后续研究奠定理论基础。
2.基于信息度量的特征选择方法：阐述基于互信息、信息增益、信息增益比、最小冗余最大相关性等信息度量的特征选择方法，分析其原理、优缺点和适用场景。
3.基于信息度量的特征选择算法设计：设计基于信息度量的特征选择算法，包括算法流程设计、参数选择与优化、算法复杂度分析、算法改进与拓展等方面。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和应用研究相结合的方法。
首先，将进行文献调研，深入了解信息度量、特征选择等相关领域的理论基础和研究现状，为后续研究提供理论指导。
其次，将重点研究和分析不同信息度量方法在特征选择中的应用特点，包括其原理、优缺点和适用场景，并在此基础上设计基于信息度量的特征选择算法。
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.提出一种新的基于信息度量的特征选择算法，该算法能够有效地处理高维、复杂数据，并在效率、精度和稳定性方面取得更好的平衡。
2.将基于信息度量的特征选择方法应用于新的领域，例如图像识别、自然语言处理和生物信息学等，并取得良好的应用效果。
3.对现有的基于信息度量的特征选择方法进行改进和优化，例如提出新的度量指标、设计新的算法流程等，以提高方法的性能和效率。
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] 黄岚,吴建国,许建荣.基于信息度量的多标记特征选择综述[J].计算机科学,2020,47(11):1-9.
[2] 薛丹,王睿,李海涛,等.基于信息度量和改进蝙蝠算法的特征选择[J].计算机工程,2021,47(01):21-29.
[3] 王亚东,史浩,余磊,等.基于信息度量特征选择的滚动轴承故障诊断方法研究[J].机械设计与制造,2020(05):269-273.
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