1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着数据采集和存储技术的飞速发展，我们正迎来信息爆炸的时代。
海量数据蕴藏着巨大的价值，但也为数据挖掘和知识发现带来了新的挑战，其中一个关键挑战就是维数灾难。
维数灾难指的是，随着数据维度的增加，数据分析和处理的难度呈指数级增长，导致模型复杂度增加、计算成本上升、过拟合风险加大等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
特征选择作为数据预处理的关键步骤，一直是机器学习和模式识别领域的热点研究问题。
近年来，基于距离度量的特征选择方法因其简单直观、易于实现等优点而受到广泛关注。
1. 国内研究现状
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.距离度量方法:对常用的距离度量方法进行综述，包括基于向量空间的距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离等）、基于信息论的距离度量（如KL散度、互信息等）、基于统计学的距离度量（如Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等）等，并分析不同距离度量方法的特点及其适用范围。
2.基于距离度量的特征选择方法:研究基于不同距离度量的特征选择方法，包括过滤式特征选择方法、包裹式特征选择方法、嵌入式特征选择方法等，并从理论上分析其有效性和优缺点。
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，具体步骤如下：
1.文献调研:深入研究国内外关于特征选择和距离度量方法的最新研究成果，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与分析:根据不同的距离度量方法，设计相应的特征选择算法，并从理论上分析算法的复杂度、收敛性和泛化性能。
对算法的优缺点进行分析，并针对其不足之处进行改进和优化，以提高算法的效率和鲁棒性。
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.提出新的基于距离度量的特征选择方法:在深入研究现有距离度量方法和特征选择方法的基础上，提出新的、更有效的特征选择方法，例如，结合多种距离度量方法的优势，设计新的距离度量指标，或提出新的基于距离度量的特征子集搜索策略。
2.改进现有特征选择方法:针对现有特征选择方法的不足，提出改进策略，例如，针对ReliefF算法在处理高维数据时的局限性，设计新的特征权重计算方法，或结合其他算法的优势，提高ReliefF算法的效率和鲁棒性。
3.将基于距离度量的特征选择方法应用于新的领域:将基于距离度量的特征选择方法应用于新的应用领域，例如，将基于距离度量的特征选择方法应用于生物信息学领域，用于基因表达数据分析和疾病诊断等。
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] 焦翠玲, 彭金柱, 薛晓冰, 等. 基于距离度量的特征选择综述[J]. 模式识别与人工智能, 2020, 33(12): 1089-1103.
[2] 刘静, 赵朋, 张素兰, 等. 基于ReliefF算法的特征选择综述[J]. 小型微型计算机系统, 2021, 42(04): 820-828.
[3] 王永强, 赵丽静, 崔立山, 等. 基于混合距离的特征选择算法[J]. 计算机工程, 2021, 47(02): 11-18.
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