1. 毕业设计（论文）主要内容：

1. 降维方法一直是机器学习领域的热点研究问题，特征选择是降维方法的主要方法，基于嵌入的特征选择算法是当前的研究热点；

2. 嵌入式特征选择方法将特征选择和分类方法结合，并利用分类结果对特征进行评价，并建立优化函数选择特征；

3. 对图像或其他数据集，实现特征选择方法；

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   2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

   1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。

   
   2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。

   
   3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。

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   3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

   1-3周：查阅文献，完成开题报告
   4-6周：总体设计，完成论文综述
   7-10周：设计算法，功能模块设计
   11-13周：编码和测试
   14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

   4. 主要参考文献

   1. 数据分布保持的嵌入及其在特征选择中的应用[d]. 重庆大学, 2016.

   2. 脱倩娟, 赵红. 基于局部邻域嵌入的无监督特征选择[j]. 郑州大学学报(理学版), 2016,48(3):57-62.

   3. l. du and y.-d.shen. unsupervised feature selection with adaptive structure learning. in kdd, 209–218,2015.

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