| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·特征选择算法概述及其研究意义 | 第7页 |
| ·特征选择算法及分类 | 第7-11页 |
| ·特征选择算法的分类 | 第8-10页 |
| ·特征选择研究的历史与现状 | 第10-11页 |
| ·本文的研究工作 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 特征选择框架及基本特征选择算法介绍 | 第13-22页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·特征选择各要素分析 | 第13-15页 |
| ·特征子集的生成 | 第13-14页 |
| ·特征子集评价 | 第14-15页 |
| ·停止条件 | 第15页 |
| ·结果验证 | 第15页 |
| ·基本特征选择算法 | 第15-20页 |
| ·分支定界选择算法 | 第16-17页 |
| ·向前及向后搜索选择算法 | 第17-18页 |
| ·+L-R 搜索算法 | 第18-20页 |
| ·实验结果与分析 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 迹比准则算法及其改进算法 | 第22-41页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·迹比准则特征选择算法 | 第22-28页 |
| ·计算特征一级得分的传统特征选择算法 | 第24-25页 |
| ·计算子集一级得分的迹比准则算法 | 第25-28页 |
| ·基于错分区域的特征选择 | 第28-33页 |
| ·基于错分区域的前向改进算法 | 第28-32页 |
| ·基于错分区域的+L-R 改进算法 | 第32-33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-40页 |
| ·迹比算法实验结果与分析 | 第34-37页 |
| ·基于错分区域的前向选择改进迹比算法结果及分析 | 第37-38页 |
| ·基于错分区域的+L-R 选择改进迹比算法结果及分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于特征相关性的特征选择算法 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·特征的相关性 | 第41-43页 |
| ·特征相关性分析的概念 | 第41-42页 |
| ·特征相关性的分类 | 第42-43页 |
| ·特征之间的冗余问题 | 第43页 |
| ·基于特征相关性的特征选择 | 第43-44页 |
| ·KNN 非搜索特征选择算法 | 第44-46页 |
| ·基于特征相关性的迹比改进算法 | 第46-47页 |
| ·改进算法实验结果 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 Relief 算法及其改进算法研究 | 第53-62页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·Relief 和 ReliefF 算法 | 第53-55页 |
| ·基于错分区域的特征选择对Relief 及ReliefF 算法的改进 | 第55-56页 |
| ·基于特征相关性和错分区域选择的双重改进Relief 及ReliefF 算法 | 第56-58页 |
| ·改进算法实验结果 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·未来的研究课题 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |
