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基于粗糙集的属性约简算法研究的任务书
一、任务背景
随着大数据时代的到来，数据量快速增长，数据挖掘技术的发展也日新月异。属性约简作为一种有效的数据挖掘技术，逐渐被广泛应用于各个领域。其中，基于粗糙集的属性约简算法是一种比较常用的算法，它可以在保证数据准确性的前提下，大大减少属性数量，提高数据挖掘速度和效率。
目前，基于粗糙集的属性约简算法已经被广泛应用于分类问题、聚类问题、特征选择等多个领域。随着算法的不断完善和改进，属性约简算法将在更多的领域发挥作用。
因此，本次任务的研究目的是探讨基于粗糙集的属性约简算法，深入研究其理论基础和算法实现，探究其在数据挖掘中的应用效果，并在此基础上进行算法改进和优化。
二、任务要求
本次任务需要完成以下要求：
1.对基于粗糙集的属性约简算法进行深入研究，了解其理论基础及算法实现。
2.研究算法在数据挖掘中的应用效果，在不同数据集上进行实验，评估算法的性能和准确性。
3.在此基础上，分析算法的优缺点，提出改进算法的方法和思路。
4.根据提出的改进方法，设计并实现改进后的算法。
5.在实验数据上对改进算法进行测试，对比原算法和改进算法的性能和准确性。
6.撰写报告，对算法进行详细的介绍和分析，包括算法原理、实现步骤、实验结果、优缺点及改进方法等。
三、任务实施
1.查阅相关文献，对基于粗糙集的属性约简算法进行深入研究。
2.在不同的数据集上进行算法实验，比较算法的性能和准确性。
3.分析算法的优缺点，提出改进算法的方案。
4.设计改进后的算法，实现算法并在实验数据上进行测试。
5.撰写报告，对算法进行详细介绍和分析，包括算法原理、实现步骤、实验结果、优缺点及改进方法等方面。
四、任务时间要求
本次任务时间为两个月，具体安排如下：
第1周：阅读相关文献，熟悉任务要求和实验流程。
第2-3周：对算法进行深入研究和分析。
第4-5周：选择数据集，进行实验并记录实验结果。
第6周：分析算法的优缺点，提出改进方案。
第7-8周：设计改进后的算法，实现算法并在实验数据上进行测试。
第9-10周：撰写报告，对算法进行详细介绍和分析。
五、参考文献
1.Pawlak,Z.Roughsets:theoreticalaspectsofreasoningaboutdata,KluwerAcademicPublishers,Dordrecht,Boston,1991.
2.PetersJF,RamannaS,WunschDC.Roughsettechniquesforfeaturereduction.ComputationalIntelligenceMagazine,IEEE,2011,6(1):39-49.
3.WangJ,HaoY.Attributereductionbasedontheroughsetandimprovedharmonysearchalgorithm[J].AppliedSoftComputing,2016,49:1051-1065.
4.ChenY,ZhouY,FangY,etal.Aweightedfuzzyroughsetbasedattributereductionalgorithmindecision-theoreticroughset[J].InformationSciences,2019,480:30-41.