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基于相关性的癌症特征选择及分类算法研究的中期报告
1.研究背景和意义
随着现代医学的发展，癌症已经成为人类健康的一个重要问题。癌症早期的识别和治疗是防治癌症的重要环节之一。近年来，基于机器学习的癌症预测模型得到了广泛的应用，已成为癌症诊断和治疗的重要手段。这种方法需要从大量的癌症数据中选取关键特征，以辅助医生进行诊断和治疗。
特征选择是基于数据分析的一个重要步骤，能够从大量的特征中提取出与目标变量相关的部分。因此，特征选择在机器学习领域中扮演着至关重要的角色。
2.研究目的和方法
本研究的主要目的是提出一种基于相关性的癌症特征选择和分类算法。该算法使用相关性分析方法来选择与癌症相关的特征，并利用分类算法对数据进行分类和预测。
具体方法如下：
（1）数据收集和预处理。收集和预处理癌症数据集，包括清洗、去除异常值、缺失值填充等预处理步骤。
（2）特征选择。使用相关性分析法选择与癌症相关的特征。具体地，计算各特征之间的相关系数，选择相关性较高的特征作为输入特征。
（3）分类算法。选择适当的分类算法对特征进行分类和预测。本研究选用了支持向量机（SVM）算法和随机森林（RandomForest）算法，进行对比实验。
3.预期结果和意义
本研究的预期结果包括以下三个方面：
（1）基于相关性的特征选择方法的实现和比较。通过比较不同的相关性分析方法，筛选出与癌症相关的特征。选出的特征能够被其他研究者进行复现和验证。
（2）分类算法对数据进行分类和预测。为不同的分类算法提供了可比较的分类结果。从而为癌症诊断和治疗提供了一种可靠的方法。
（3）探索基于相关性的特征选择方法在癌症预测中的应用价值。为医生提供了一种简便、有效的预测模型，为癌症的预防和治疗提供了一定的支持。
4.计划和进度
本研究计划于2021年秋季开始，预计于2022年春季完成。具体时间安排如下：
（1）2021年秋季。数据集收集和预处理，相关性分析方法的研究和实现。
（2）2021年冬季。分类算法的研究和实现，模型参数的优化。
（3）2021年春季。对比实验和结果分析，撰写毕业论文。
目前，本研究已经完成了数据收集和预处理的部分，基于相关性的特征选择方法的研究工作正在进行中。