m-Ng维数的任务书任务书：基于m-Ng维数的数据挖掘模型设计背景与问题：在数据挖掘中，高维数据集成为了常见的一种模式。高维数据集不仅需要进行维数约简、特征选择等预处理，更需要进行有效的挖掘模型设计和算法实现。然而，在高维数据集中，存在“维数灾难”问题，即维数增加会导致数据密度降低，计算困难度增加，容易出现过拟合等问题。m-Ng维数模型可以通过对数据进行分类、聚类、降维等操作，使得数据更易于处理和分析，从而解决上述问题。任务目标：本项目旨在设计一种基于m-Ng维数的数据挖掘模型，通过借鉴机器学习算法和数据挖掘模型的思想，实现为高维数据集提供一种优化的处理和分析方法。具体目标如下：1.了解m-Ng维数模型的基本概念和算法原理；2.针对高维数据集进行数据挖掘需求分析，收集数据集，并进行数据探索性分析；3.设计一种基于m-Ng维数模型的数据挖掘模型，包括数据预处理、特征选择、聚类分析等；4.实现设计的数据挖掘模型，包括算法实现和代码编写；5.进行实验和性能测试，并进行结果分析和比较；6.撰写项目报告，包括研究背景、目标、方法和实验结果等。任务要求：1.熟练掌握Python编程语言；2.熟悉常见的机器学习算法和数据挖掘模型；3.具有数据科学和数学建模的基本知识；4.有数据挖掘项目开发经验者优先考虑；5.严格按照任务计划安排，按时完成各项任务。参考文献：1.Candès,E.J.andTao,T.(2010).Thepowerofconvexrelaxation:Near-optimalmatrixcompletion.IEEETransactionsonInformationTheory,56(5),2053-2080.2.Shi,Y.andWang,X.(2017).Multi-scaleelasticnetregressionbasedonweightedm-Ngdecorrelationforgeneselectionanddiseaseclassification.BMCBioinformatics,18(1),51.3.Zhang,J.andZhang,W.(2018).Anovelfeatureselectionmethodbasedonclusteringandm-Ngdecorrelation.NeuralComputingandApplications,30(12),3881-3889.