基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究的任务书任务书：背景介绍：数据挖掘技术在当前的信息时代中发挥着越来越重要的作用，在各个领域的应用都得到了广泛的关注和应用。在数据挖掘技术中，特征选择与特征加权是两项重要的技术方法。特征选择是从原始数据空间中挑选出对目标变量最具有代表性的特征，以提高数据挖掘算法的精度和速度，并降低算法在噪声数据和冗余特征上的敏感性。特征加权是针对具体的分类器或聚类算法，通过赋予不同特征不同的权值来减少或避免某些特征产生的影响或提高某些特征的重要性，以提高算法的准确性和稳定性。任务描述：本次任务旨在设计一种基于特征加权和特征选择的数据挖掘算法，能够有效地提高算法的准确性和效率，以适应现代大数据时代的需求。具体任务描述如下：1.调研和学习特征加权和特征选择的相关算法，比较其优缺点，找出适用于本研究的方法。2.选择或设计适当的特征选择指标，挑选出对目标变量最具有代表性的特征。3.设计或选择适当的特征加权算法，为不同的特征赋予不同的权值，以提高算法的准确性和稳定性。4.综合特征选择与特征加权的算法，设计一种基于特征加权和特征选择的数据挖掘算法，并开展实验验证其有效性和优越性。5.对算法进行优化和改进，以提高算法的效率和性能。预期目标：1.熟练掌握特征选择和特征加权的相关算法，并了解其优缺点。2.设计出一种基于特征加权和特征选择的数据挖掘算法，能够有效地提高算法的准确性和效率。3.通过大量的实验验证，证明本算法的有效性和优越性。4.对算法进行优化和改进，以提高算法的效率和性能。报告要求：1.撰写研究报告，包括任务背景、任务描述、预期目标、算法设计和优化方法、实验结果及分析等内容，全部内容不少于1200字。2.报告要求清晰明了，文字简洁明了，信息丰富，结构合理，思路流畅。3.要求具有一定的学术和实际应用价值，具有一定的技术难度和实际意义。4.要求遵守学术诚信原则，引用他人信息要标明出处，避免抄袭现象的发生。时间安排：任务编写时间：21天任务审核时间：3天考核时间：2天总时间：26天任务安排：第1-7天：调研与学习特征选择与特征加权的相关算法第8-10天：选择或设计特征选择的指标，挑选对目标变量具有代表性的特征第11-14天：设计或选择合适的特征加权算法第15-18天：综合特定选择与特征加权的算法，设计一种基于特征加权和特征选择的数据挖掘算法第19-21天：开展大量实验，验证本算法的有效性和优越性第22-24天：对算法进行优化和改进，提高算法的效率和性能第25-26天：撰写研究报告，进行审核和考核参考文献：1.王振等.基于特征优化的数据挖掘算法[J].北京联合大学学报:自然科学版,2010,(03):34-38.2.刘永嘉,程昕辉.基于特征选择的分类器集成算法[J].计算机工程,2006,(18):206-207.3.ZhaoZS,ChenYS,GaoSH,etal.Adynamicfeatureweightingmethodbasedonfuzzyentropyandrelief[J].Knowledge-BasedSystems,2019,165:193-206.4.LiX,HeW,CuiY,etal.EffectiveFeatureSelectionandWeightingMethod:ATwo-StageFeatureSelectionMethodBasedonRoughSetsTheory[J].JournalofAppliedMathematics,2014,2014:1-13.