基于属性间相关性分析的属性选择方法研究的开题报告一、研究背景随着信息技术的不断发展和数据采集技术的不断提高，大量的数据被积累和存储，如何从数据中提取有用的信息和知识成为了数据挖掘领域的热门问题之一。属性选择作为数据挖掘中最基本和核心的问题之一，一般是指从原始数据中选择最具有代表性和区分度的属性，以便更好地描述数据和进行后续的数据分析和建模。相关性分析是属性选择中的一种常见方法，通过衡量不同属性之间的相关性来评估属性的贡献度。传统的相关性分析方法包括皮尔森相关系数、Spearman等非参数方法，但这些方法都只考虑属性之间的线性关系，对于非线性关系的处理效果不尽人意。近年来，一些新的相关性算法被提出，如归一化互信息、混沌相关性、最大信息系数等，这些方法既可以考虑属性之间的线性关系，也可以识别和利用非线性关系，具有更好的性能和预测能力。然而，现有的相关性属性选择方法大多是基于属性和类别之间的关系来进行的，忽略了属性之间的相互依赖关系。事实上，不同的属性之间往往相互依赖和相互制约，属性选择过程中不考虑这些依赖关系很容易导致属性的重复和冗余，从而影响建模和预测的效果。因此，基于属性间相关性分析的属性选择方法的研究具有重要的理论和实践意义。二、研究目的和意义本研究旨在利用属性间相关性分析的方法来选择最优的属性集，以提高数据挖掘的效果和建模的准确性。具体研究目的包括：1.分析不同相关性计算方法的优缺点和适用范围，选择合适的方法用于属性选择。2.基于属性间相互依赖关系，提出一种新的相关性分析算法，用于解决属性选择中的重复和冗余问题。3.对比实验，验证提出的算法的有效性和性能。该研究的意义主要包括：1.利用属性间相关性分析方法排除不相关和冗余的属性，提高建模的准确性和预测能力。2.提出的算法可以避免属性之间重复和冗余的问题，简化属性选择过程，减少计算量和时间成本。3.对于实际应用中具有复杂属性关联关系的数据集，提供一个更有效和可靠的属性选择方法，为决策和优化提供支持。三、研究内容和方法本研究的主要内容包括：1.对比不同相关性算法的优缺点和适用范围，选择合适的方法用于属性选择。2.根据属性和类别之间的关系和属性间的相互依赖关系，提出一种新的属性选择算法，包括属性相关性计算、属性相互依赖识别和属性集优化等步骤。3.针对不同的数据集进行实验，对比提出算法和传统算法的性能和效果差异。本研究的方法主要包括：1.理论分析法：对不同相关性算法的优缺点和适用范围进行理论分析和评估。2.编程实现法：通过编程实现不同相关性算法，对算法的性能和效果进行比较和分析。3.实验验证法：利用标准数据集进行实验验证，对比提出算法和传统算法的性能和效果差异。四、预期成果本研究的预期成果包括：1.提出一种基于属性间相关性分析的属性选择算法，具有更高的性能和预测能力，能够解决属性选择中的重复和冗余问题。2.验证提出算法的有效性和性能，明确算法的优点和局限性。3.进一步完善相关性算法体系，为属性选择和数据挖掘提供更全面和有效的方法。五、研究进度和计划本研究的进度和计划如下：1.研究文献调研和理论分析（3个月）。2.开发实现相关性算法和属性选择算法（3个月）。3.完成实验数据采集和处理，进行实验验证和结果分析（2个月）。4.编写论文，撰写成果总结和结论部分（2个月）。本研究的总进度为10个月，预计完成时间为2022年6月。