1. 毕业设计（论文）主要目标：
熟悉特征选择方法的有关知识和概念 ，掌握距离度量方法的基本原理、相关算法及其拓展 ，设计基于距离度量的特征选择算法 ，查找并熟练使用数据集进行实验对比 ，总结分析。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.实现relief和relieff算法
2.针对relieff算法提出改进，来增加特征子集的精度。
3.通过实验对比，观察改进的算法是否对提高分类精度有作用。
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3. 主要参考文献
【1】期刊论文 机器学习技术在数据挖掘中的商业应用 中山大学学报论丛 - 2005, 25(6)【2】全文 学位论文 基于数据挖掘和机器学习的木马检测系统设计与实现 - 2014【3】全文 期刊论文 基于数据挖掘与机器学习的蛋白质疏水性分析的研究 哈尔滨师范大学自然科学学报 - 2017, 33(3)【4】全文 期刊论文 机器学习在数据挖掘中的作用 电脑学习 - 2010(3)【5】全文 期刊论文 机器学习在数据挖掘中的应用 广西质量监督导报 - 2008(11)【6】全文 学位论文 基于数据挖掘和机器学习的恶意代码检测技术研究 - 2009【7】全文 期刊论文 基于机器学习的地震异常数据挖掘模型 计算机仿真 - 2014, 31(11)【8】全文 学位论文 基于数据挖掘与机器学习的恶意代码检测技术研究 - 2013【9】学位论文 机器学习和数据挖掘相关技术在蛋白质组学数据分析中的应用 - 2007【10】会议论文 机器学习技术在医疗数据挖掘中的应用 2012中华医院信息网络大会暨第五届中美医院信息化论坛 - 2012
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