基于属性间相关性分析的属性选择方法研究的任务书任务书任务名称：基于属性间相关性分析的属性选择方法研究任务背景：在数据挖掘领域，属性选择是一个非常重要的问题。由于现代数据集通常非常庞大，包含数千个变量或属性，设计有效的属性选择方法可以帮助我们快速、准确地确定数据中最相关的变量，以提高数据挖掘流程的效率。在实际应用中，属性选择问题的挑战在于众多属性之间的相互依赖关系。一些属性可能高度相关，而其他属性则可能完全独立。因此，通过考虑属性之间的相关性能够有助于发现最相关的属性集，以提高数据挖掘的精度和速度。任务描述：本次任务旨在研究基于属性间相关性分析的属性选择方法，以提高数据挖掘的效率和准确性。具体任务要求如下：1.综述已有的属性选择方法。分析现有方法的优点和不足之处。将现有方法与基于属性间相关性分析的方法进行比较。2.研究基于属性间相关性分析的属性选择方法。探讨属性相关性分析的概念和方法，研究如何量化属性之间的相关性。3.设计和实现基于属性间相关性分析的属性选择方法，以决定数据集中最相关的属性集。对比现有的方法，并进行性能评估。4.使用实际数据集对该方法进行测试并进行分析。5.撰写实验报告，详细描述研究过程、结果和结论。报告应分为以下部分：综述、方法、实验结果、讨论和结论。任务目标：本次任务的目标是寻找一种新的、基于属性间相关性分析的属性选择方法，以提高数据挖掘的效率和准确性。实际应用中，该方法可以应用于各种数据挖掘任务，如分类和聚类等。同时，该任务也可以进一步深入研究数据挖掘技术的关键问题，为数据挖掘领域的相关研究提供一些新的思路和方向。任务要求：1.在研究过程中，需要使用实际数据集进行测试并进行分析。2.实验结果应与现有方法进行比较，并进行性能评估。3.实验报告应具有一定的学术价值和可读性。4.实验报告应符合规范的论文格式要求。任务时间：本次任务时间为12周，任务预计开始于2022年6月1日，结束于2022年8月31日。任务人员：负责人：XXX成员：XXX、XXX、XXX、XXX参考文献：1.Liu,H.,&Motoda,H.(Eds.).(1998).Featureextraction,constructionandselection:adataminingperspective(Vol.453).SpringerScience&BusinessMedia.2.Guyon,I.,&Elisseeff,A.(2003).Anintroductiontovariableandfeatureselection.Journalofmachinelearningresearch,3(Mar),1157-1182.3.Peng,H.,Long,F.,&Ding,C.(2005).Featureselectionbasedonmutualinformationcriteriaofmax-dependency,max-relevance,andmin-redundancy.IEEETransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,27(8),1226-1238.