1. 研究目的与意义
特征选择是一个近年来比较热门的研究热点，它属于一种降维方法，用来在一组特征中挑出符合要求的、最有效的特征。
目前，特征选择被广泛用于包括机器学习、目标识别和数据挖掘在内的不同领域。
在这些科学研究中，势必会需要使用不同的特征选择方法或者工具。
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2. 国内外研究现状分析
（1）国外研究：国外对于特征选择的研究始于20世纪60年代，不过最初的研究比较简单，且当时研究的目的是解决统计和信号问题。
近年来由于人工智能的兴起，机器学习领域显得十分重要。
苹果公司和谷歌公司都在投资研发人工智能，特征选择算法会是其中的重要一环。
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3. 研究的基本内容与计划
研究内容主要集中在以下部分：（1）研究的意义、目的。
（2） 特征选择的基本框架。
（3）简要说明根据不同的分类方法分类出的特征选择方法。
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4. 研究创新点
本文遵循着继承事实、勇于创新的态度，根据文献资料和近年研究对各种算法进行不同层次的比较，通过通俗易懂的语言和科学严谨的论证完成对特征选择的比较和研究。
通过交叉验证论证理论的正确性。
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