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基于粗糙集合的属性选择方法研究的任务书

一、任务背景

数据挖掘是一种通过从大量数据中发现潜在规律、关系和知识的过程。在实际应用中，为了提高数据挖掘的效率和准确性，需要进行属性选择，即从原始数据中选择与目标相关的属性。粗糙集合理论提供了一种有效的属性选择方法，它通过确定每个属性对目标属性的影响程度来选择属性。然而，现有的粗糙集合属性选择方法存在效率低、准确性不高等问题，还需要进一步探索和研究。

二、任务目标

本项目旨在研究基于粗糙集合的属性选择方法，通过改进现有的方法，提高属性选择的效率和准确性。具体目标包括：

1.深入研究粗糙集合理论，探索其在属性选择中的应用场景和方法。

2.进行已有方法的调研和分析，确定存在的问题和改进方向。

3.改进已有方法，提高属性选择的效率和准确性。

4.通过实验验证改进后的方法的有效性和可行性。

三、任务内容

1.粗糙集合理论的研究：深入了解粗糙集合的概念、特点和应用场景，探索在属性选择中的方法。

2.已有方法的调研和分析：调研国内外已有的粗糙集合属性选择方法，在算法思想、实现方式等方面进行分析和总结，确定存在的问题。

3.方法改进：针对存在的问题，提出改进方向，设计新的属性选择方法，包括粗糙集合的约简算法、属性重要性评估方法等。

4.实验验证：构建合适的实验数据集和评价指标，对改进后的方法进行实验验证，比较改进前后的效果和性能。

四、任务计划

任务时间：3个月

任务内容：

第一月：粗糙集合理论的研究和已有方法的调研

第二月：方法改进和实验设计

第三月：实验实现和结果分析

五、成果要求

1.研究报告：包括对粗糙集合属性选择方法的调研以及改进方法的设计和实验结果分析，介绍了改进方法的算法流程、算法复杂度和优缺点。

2.实验源代码：包括改进后的属性选择算法实现和实验代码实现。这些代码需要可重复运行，并且具有可读性和可维护性。

3.实验数据集：提供了用于测试改进算法的数据集，其中包括评估指标和详细的数据说明。

4.实验结果分析：对实验结果进行详细的分析，提供改进算法的性能分析报告，包括算法效率和准确度等指标。

六、参考文献

1.Pawlak,Z.(1991).Roughsets:Theoreticalaspectsofreasoningaboutdata(Vol.1).SpringerScienceBusinessMedia.

2.张宇,王强,刘凤智.(2017).基于粗糙集合的属性选择方法研究.计算机科学,44(12),165-169.