基于商空间粒度的覆盖聚类算法的任务书任务概述：商业空间覆盖聚类是一种广泛应用于商店、超市、商场等领域的数据挖掘算法，其旨在将商业场景中的数据聚类成不同的群组。传统的聚类算法往往基于数据点之间的相似度或距离来进行聚类，但这些算法没有考虑到商业空间的特殊性。因此，本项目将开发一种基于商业空间粒度的覆盖聚类算法，以便更好地适应商业场景。任务目标：本项目的主要目标是基于商业空间粒度的覆盖聚类算法，实现商业场景数据的群组聚类。具体来说，任务目标包括：1.设计并实现一个基于商业空间粒度的覆盖聚类算法；2.通过算法，将商业场景中的数据聚集成不同的群组，以帮助商家更好地理解受众群体，形成较好的市场营销策略；3.评估算法的性能，并进行改进。任务分工：1.算法设计组：负责设计商业空间粒度的覆盖聚类算法，并实现算法；2.数据处理组：负责处理商业场景的数据，使其适应算法的需求；3.性能评估组：负责评估算法的性能并给出改进方案。任务时间：本项目预计总工作量为三个月。任务分工见上。具体时间安排根据团队情况进行调整。