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决策表中基于对象的属性约简方法研究的中期报告
中期报告
一、背景
随着数据量的爆炸式增长及应用场景的变化，数据挖掘和机器学习的应用越来越广泛，决策表作为一种有效的表达和推理知识的工具，被广泛应用于领域知识的表示与推理。然而，当数据量越来越大时，过多的属性会导致决策表的规模过大，不仅增加了决策表的复杂度，也增加了决策表的处理难度，进而影响推理效率。因此，属性约简作为决策表预处理的关键问题之一，一直是研究的热点和难点。
二、研究目的
基于对象的属性约简是属性约简的一种新方法，其依赖于对象的分组，将属性约简问题转化为对象集合之间的关系问题。本研究旨在对基于对象的属性约简方法进行深入研究，揭示其内在机理和应用价值，并在此基础上，提出一种有效的基于对象的属性约简方法。
三、研究内容
（一）基于对象的属性约简原理
基于对象的属性约简方法通过构建属性间的相对重要性关系图，将属性约简问题转化为图的节点覆盖问题，然后利用古典的贪心算法对节点进行覆盖，得到最小的属性子集，即属性约简。在本研究中，我们将揭示基于对象的属性约简方法的原理和流程，分析其优缺点，并结合实验证明其在应用中的有效性。
（二）基于对象的属性约简实验设计
为了验证基于对象的属性约简方法的有效性，我们将采用UCI数据集进行实验。首先，我们将对UCI数据集进行预处理，包括数据清洗、数据变换等。然后，我们将选择适当的评价指标，如准确率、召回率、F1值等，进行实验结果的评估。最后，我们将与传统属性约简方法进行对比，并分析实验结果和结论。
四、研究进展
目前，我们已经对基于对象的属性约简方法进行了深入研究，包括原理分析、问题建模、算法设计等，并初步完成了实验设计和实施。下一步，我们将继续深入研究基于对象的属性约简方法的各项细节，优化算法设计和实验方案，并结合本领域前沿知识，进一步完善和推进本研究。同时，我们将根据中期报告的反馈意见，积极改进和完善研究，以期取得更好的研究成果。