基于决策树的流数据挖掘分类算法研究的任务书任务描述：本任务的主要目标是基于决策树算法设计、研究并实现一种流数据挖掘分类算法，具体涉及以下方面：1.研究流数据挖掘分类算法的基本原理和方法，了解决策树算法的原理和应用。2.分析流数据挖掘分类算法存在的问题和挑战，探究解决方案。3.设计基于决策树的流数据挖掘分类算法，实现数据预处理、特征选择、决策树构建、模型评估等功能。4.通过实验对所设计的算法进行验证与评估，与相应的其他流数据分类算法进行比较分析。5.撰写研究报告，总结所取得的研究成果和问题解决方案，提出未来研究的方向和建议。任务要求：1.熟悉数据挖掘技术，了解流数据分类算法的基础和特点。2.熟练掌握决策树算法的原理和实现。3.具备编程能力，熟悉主流编程语言，如Python等。4.具备数据处理、模型验证与评估能力。5.熟练掌握文献检索和论文写作技巧。6.任务期限为3个月，包括研究、实验、撰写研究报告等环节。参考文献：[1]Tan,P.N.,Steinbach,M.andKumar,V.,2013.Introductiontodatamining.PearsonEducation.[2]Han,J.,Pei,J.andKamber,M.,2011.Datamining:conceptsandtechniques.Elsevier.[3]Zhang,X.,Wang,N.andMa,J.,2016.Researchondecisiontreealgorithmfordatamining.JournalofComputationalandTheoreticalNanoscience,13(11),pp.7825-7830.[4]Chen,S.,Guo,X.,Ding,Y.andHan,W.,2019.Anoveladaptivedecisiontreealgorithmfordatamininginbigdataenvironment.FutureGenerationComputerSystems,90,pp.569-579.