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基于互信息的属性选择算法研究的中期报告
一、前言
属性选择是数据挖掘中非常重要的一个环节，它可以通过筛选出对目标变量有影响的特征属性来降低模型的复杂度，并提高模型的准确率。常用的属性选择方法有过滤式、包裹式和嵌入式三种，其中过滤式属性选择是最简单和最常用的方法之一。而基于互信息的过滤式属性选择算法在实际中也有着广泛的应用，本文将对该算法进行中期报告。
二、研究内容
1.研究背景和意义
属性选择在数据挖掘和机器学习中具有重要作用，可以极大的提高建模的效率和精度。在实际应用中，如何选择更加相关的特征属性是很重要的，而基于互信息的属性选择算法可以较好地解决这个问题。因此，对该算法进行深入研究，可以为实际应用提供参考，并推广相关技术。
2.研究方法
本文采用文献综述和实验研究相结合的方式，通过查阅相关文献来了解互信息算法的理论知识和实现方法，并在UCI机器学习库上进行实验来验证互信息算法的有效性。
3.研究进展
目前已经完成了对互信息算法的理论研究，并编写了相关代码来实现算法。同时，在UCI机器学习库上选择了几个数据集来进行实验测试，结果表明互信息算法能够较为准确地筛选出与目标变量相关的特征属性，达到了预期目的。
三、研究结论
本研究初步完成了基于互信息的属性选择算法的中期研究，实验结果表明该算法能够较好地筛选出与目标变量相关的特征属性，具有一定的实际应用价值。后续研究将进一步完善实验方案，并探究互信息算法在不同场景下的应用。