1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的迅猛发展，各领域都产生了海量数据，数据的维度也随之急剧增加，即进入了超高维数据时代。
超高维数据蕴藏着丰富的价值，但也给传统的数据分析方法带来了巨大挑战，高维数据集中存在大量的冗余特征和噪声，不仅会增加计算复杂度，还会降低模型的预测精度和可解释性。
因此，如何有效地进行超高维数据特征筛选，成为了当前数据挖掘、机器学习等领域的研究热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
特征筛选作为机器学习和数据挖掘中的重要研究方向，多年来学者们对其进行了深入研究，并取得了丰硕成果。
本节将从国内外研究现状两个方面，对基于统计方法的特征筛选方法进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以似然比卡方统计量为基础，探索其在超高维数据特征筛选中的应用，并通过仿真实验和实际案例验证所提方法的有效性。
1. 主要内容
1.深入研究似然比卡方统计量的理论基础，包括似然比检验、卡方统计量及其性质等，为后续方法设计奠定理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解超高维数据特征筛选的研究现状，特别是似然比卡方统计量在特征筛选中的应用，以及其他相关统计方法的优缺点，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.方法设计阶段：基于似然比卡方统计量，设计适用于超高维数据的特征筛选方法。
该方法需要克服传统方法的局限性，例如计算复杂度高、对噪声敏感等问题，并充分利用似然比卡方统计量对特征相关性的敏感性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.将似然比卡方统计量应用于超高维数据特征筛选，提出了一种新的特征筛选方法。
该方法充分利用了似然比卡方统计量对特征相关性的敏感性，并针对超高维数据的特点进行设计，具有较高的特征筛选精度和计算效率。
2.对所提出的方法进行理论分析，证明了方法的合理性和有效性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 陈启,崔恒健.大数据特征筛选方法综述[J].计算机科学,2021,48(12):1-10.
[2] 孙春华,黄世强,王宁.面向超高维数据的特征选择研究进展[J].计算机应用研究,2022,39(05):1321-1331.
[3] 张军,徐超,张振.超高维数据特征筛选研究综述[J].计算机工程与应用,2020,56(13):1-11.
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