S-粗集与数据筛选-过滤的任务书任务概述：本次任务主要涉及到S-粗集和数据筛选的相关知识和应用，其具体任务如下：1.熟悉S-粗集的概念、属性约简及应用；2.掌握数据筛选的流程和方法；3.基于给定的数据集，运用S-粗集和数据筛选技术，完成数据筛选任务。任务要求：1.熟悉S-粗集理论，了解粗集理论及其应用场景；2.熟悉数据筛选的流程和方法，掌握常见数据筛选技术；3.理解基于S-粗集的数据筛选方法，了解相关算法；4.掌握Python中实现S-粗集和数据筛选的相关库和函数；5.基于给定数据集，运用所学知识，提取有价值的信息并进行有效的数据筛选。任务步骤：1.了解S-粗集理论，掌握属性约简、粗糙分类等相关概念；2.理解数据筛选的作用及流程，了解常见筛选技术，包括离群点检测、数据清洗等；3.学习基于S-粗集的数据筛选方法，了解其算法和应用场景；4.在Python环境中安装相关的数据处理库和工具包；5.基于给定的数据集，运用S-粗集和数据筛选技术，筛选出具有较高价值的数据。参考资料：1.《粗糙集理论与应用》，李卫东，高等教育出版社；2.《数据挖掘导论》，Han,Jiawei,Kamber,Micheline,andPei,Jian,MorganKaufmann；3.Python数据分析手册，JakeVanderPlas，机械工业出版社；4.Python数据科学工具箱，JakeVanderPlas，电子工业出版社，等。